一种引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法

    针对传统的自然语言数据分类方法过程一直存在阀值不确定、结果不准确、精度低的问题，提出基于大数据分析的自然语言模糊边界确定算法。根据自然语言识别原理，对声学特征进行分析，建立自然语言声学模型及统计模型，采用维特比解码算法对自然语言进行解码分析，并以此为基础，采用大数据深度学习法进行自然语言特征识别，同时采用支持向量机法，根据自然语言特征的显著性进行划分，在根据其结合大数据分析结果作为约束条件，结合大数据分析法，确定自然语言模糊边界。实验结果标明，采用改进的该方法，相比传统的方法其查全率和准确率均有一定的提高，具有一定的优势。