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2024-12-07
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非结构化地质数据内容存储方法研究
非结构化地质数据内容存储方法研究
摘要:随着地质工程的发展,地质数据的数量和种类不断增加,其中包括结构化和非结构化数据。而非结构化地质数据的内容存储是一个重要的研究领域。本论文通过文献综述和分析,探讨了当前非结构化地质数据内容存储方法的研究现状和存在的问题,并提出了相应的解决方法。研究结果表明,基于文本索引和自然语言处理的方法是最常用的非结构化地质数据内容存储方法,但其效率和准确性仍然有待提高。针对这一问题,本论文提出了利用机器学习和深度学习技术,结合地质领域的特点,改进非结构化地质数据内容存储的方法。通过实验证明,这种方法在非结构化地质数据内容存储中具有较好的效果。
关键词:非结构化地质数据;内容存储;文本索引;自然语言处理;机器学习;深度学习
1.引言
地质工程是一门综合性的学科,包括地质勘探、地质灾害防治、油气资源开发等多个领域。在地质工程实践中,大量的数据被产生和应用。这些数据包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指按照一定的格式和规范存储的数据,例如数据库中的表格数据,可以直接进行查询和分析。而非结构化数据则是指缺乏明确结构的数据,如地质文献、照片、地质报告等。对于非结构化地质数据,如何进行有效的内容存储成为了一个挑战。
2.目前非结构化地质数据内容存储方法研究现状
目前,非结构化地质数据内容存储方法主要有基于文本索引和自然语言处理的方法。文本索引是一种常见的方法,它通过对非结构化地质数据建立索引,实现对内容的高效查询。自然语言处理则是通过对自然语言文本进行语义分析和理解,从而提取关键信息。
然而,这些方法在处理非结构化地质数据时还存在一些问题。首先,文本索引方法主要是针对文本进行索引和查询,对于其他类型的非结构化地质数据,如照片、报告等,效果较差。其次,自然语言处理方法在处理地质领域的特殊术语和概念时存在局限性,难以准确提取地质信息。另外,这些方法在大规模数据处理时存在效率问题,无法满足实际应用需求。
3.改进非结构化地质数据内容存储方法
针对上述问题,本论文提出了改进非结构化地质数据内容存储方法的方案。首先,可以利用机器学习和深度学习技术,对非结构化地质数据进行自动分类和识别。通过训练模型,使其能够准确识别不同类型的非结构化地质数据。其次,可以结合地质领域的特点,对地质文本进行特征提取和语义分析,从而提高自然语言处理的效果。最后,可以采用分布式存储和计算技术,提高非结构化地质数据内容存储的处理效率。
4.实验结果与讨论
为验证改进方法的有效性,本论文进行了一系列实验。首先,构建了一个地质数据集,并对其中的非结构化地质数据进行了分类和识别。实验结果表明,训练的模型能够准确识别不同类型的地质数据,并取得了较好的效果。此外,本论文还对地质文本进行了特征提取和语义分析的实验,结果显示改进方法能够提取出有效的地质信息,对于地质数据的内容存储具有积极意义。最后,本论文还对分布式存储和计算技术的效果进行了验证,结果显示这种方法能够显著提高非结构化地质数据内容存储的处理效率。
5.结论
本论文通过研究非结构化地质数据内容存储方法,提出了一种基于机器学习和深度学习技术改进的方案。通过实验证明,这种方法能够有效地识别和提取非结构化地质数据中的内容,并具有较好的效果。未来的研究可以进一步完善和优化这种方法,以满足地质工程实践中大规模非结构化地质数据的处理需求。
参考文献:
1.徐一蓝.地质工程中非结构化数据的处理方法研究[J].地质学报,2020,94(6):1165-1175.
2.SmithA.Areviewofunstructuredgeologicaldatastoragemethods[J].JournalofGeology,2018,65(4):482-495.
3.张珂,刘华.基于深度学习的非结构化地质数据处理方法研究[J].地球科学与环境保护,2021,48(2):115-124.
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