摘要
本发明公开了一种多源数据资源关键信息挖掘方法及系统，包括：获取各形式类型的多源数据，并预处理；根据数据类型进行划分；对文字类数据进行词频统计及词语关联性分析，对数字类数据通过上下文语义关联提取其数值含义；基于各数据类型关键信息数据集构建跨模态关键信息数据集；设计多分支长短时记忆神经网络模型，将跨模态关键信息数据集输入模型进行训练，通过动态调整网络参数生成针对不同领域的关键信息挖掘模型；选择对最优模型进行关键信息实时提取与更新，生成知识图谱，并进行可视化操作。本发明的优点在于：通过多源数据融合与处理，结合长短时记忆神经网络模型并生成知识图谱，高效地进行领域特定的关键信息挖掘与可视化操作。
