O ponto problemático do gerenciamento tradicional de marcadores que depende da classificação manual é que o custo de manutenção aumenta exponencialmente com o crescimento da quantidade. O sistema de classificação inteligente do Geek Sidebar baseia-se em uma estrutura de compreensão de conteúdo da Web de aprendizagem profunda e alcança avanços por meio dos seguintes caminhos técnicos: primeiro, estabelece um pipeline de extração de recursos multidimensionais, incluindo análise semântica de URL, análise de estrutura DOM e captura dos principais recursos do corpo; segundo, adota um algoritmo de classificação hierárquica, que primeiro classifica as páginas da Web em categorias de primeiro nível, como tecnologia, academia e negócios, e depois subdivide em mais de 200 subcategorias, como tutoriais de Python, relatórios financeiros e outras mais de 200 subcategorias; e, por fim, gera sugestões de tags com nível de confiança. relatórios financeiros e outras mais de 200 subcategorias; e, por fim, gera sugestões de tags com nível de confiança.
Testes empíricos mostram que a precisão da classificação automática de documentos técnicos chega a 92,3%, e a precisão do reconhecimento de páginas de comércio eletrônico é de 88,7%. O sistema foi especialmente projetado com um mecanismo de aprendizagem incremental, e os resultados da classificação ajustados manualmente pelos usuários serão devolvidos ao modelo para otimização. Em comparação com o método tradicional, o tempo de agrupamento para o processamento de 1.000 marcadores é reduzido de 3 horas para 2 minutos, e ele suporta a atualização dinâmica do sistema de classificação.
O recurso é profundamente integrado à sincronização em nuvem, e os resultados da classificação são validados instantaneamente em todos os dispositivos. Essa é uma solução inovadora de melhoria da eficiência para pesquisadores acadêmicos e outros usuários que precisam gerenciar grandes quantidades de materiais de referência.
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