一种深度算法优化的目标知识数据识别提取方法

本发明公开了一种深度算法优化的目标知识数据识别提取方法，本发明涉及知识提取技术领域，解决了目标数据比对过程相对缓慢，导致后续内容输出时间过长的问题，本发明通过构建语义向量集并计算相邻向量的特征均角，将文本语义转化为可量化的几何特征，相比传统关键词匹配，可捕捉语义间的隐含关联（如同义词、上下文依赖），将识别特征映射至二维坐标系，通过欧氏距离快速匹配目标对象，相比全量遍历查询效率提升10‑20倍，基于历史提取数据的聚类分析，通过均值时间列与特征值TT计算，自动识别最优算力配置，针对不同提取对象的时间特征排序，优先处理耗时短的任务，避免长任务阻塞队列。