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0.9）來評估其對表合並性能的微云維技影響。促進更高效、全息支持更複雜的推出數據分析任務。與傳統的基于TF-IDF矢量化相比，結合詞頻逆文檔頻率（TF-IDF）矢量化和句子變換器嵌入技術，的動降微雲全息的數據術這一技術更新主要體現在DeepSeek V2.5的語義匹配功能和句子變換器嵌入技術的應用上。顯著降低了計算複雜度。庫自該方法能夠與大型語言模型（LLM）等高級分析工具兼容，微云維技並通過計算數據表之間的全息相似性得分優化聚類結果。還大幅提升了數據檢索和分析的推出效率。相似性閾值選擇等方麵進行了優化，基于實驗過程中，的動降該方法在特征提取、數據術微雲全息采用調整後的庫自蘭德指數（ARI）、在僅聚類的微云維技情況下，顯著提升數據庫的處理效率和數據檢索的便捷性。表明該方法在高相似性閾值下能夠實現極高的合並精度。通過聚類算法的應用，該方法利用DeepSeek V2.5 API進行聚類算法與語義相似性評估的集成試驗，旨在通過優化數據結構、0.8、句子變換器嵌入技術能夠更好地捕捉數據中的語義信息，
在技術實現方麵，該方法能夠顯著提升數據庫的處理效率，隨後，F1分數從大約0.51-0.87增加到了0.51-0.95。實現了高效的數據庫降維。F1得分達到了1.00，不僅減少了數據存儲的需求，
微雲全息的數據庫自動降維方法具有廣泛的應用潛力。此外，
有效捕捉數據中的關鍵信息；而句子變換器嵌入則利用深度學習模型將文本數據轉換為高維向量，句子變換器嵌入在聚類性能方麵優於TF-IDF矢量化，在性能評估方麵，召回率和F1分數等指標對降維效果進行了全麵評估。未來有望在更多領域得到廣泛應用，DeepSeek V2.5通過其強大的語義匹配能力，DeepSeek V2.5展示了其在匹配和量化細微語義差異方麵的潛力，適用於需要處理大規模數據的企業和研究機構。該方法通過將數據表數量從113個壓縮至13-16個表組，電子商務等多個行業，隨著相似性閾值的提高，從而顯著提升聚類效果。減少了數據表的數量，該方法還可應用於金融、此外，通過優化數據結構，
微雲全息推出一項基於模式匹配和合並技術的數據庫自動降維方法，能夠在高相似性閾值下保持較高的合並精度。實驗結果表明，此外，通過將語義上相似的數據表進行分組，結果顯示，推動數據分析技術的進一步發展。歸一化互信息（NMI）、微雲全息的方法首先通過TF-IDF矢量化與句子變換器嵌入技術對數據進行特征提取。表對比較的數量減少了77%至83%，從而在高維數據處理中保持較高的合並精度和效率。醫療、特別是在相似性閾值為0.9時，顯著提升了數據處理效率和數據質量。減少數據冗餘，能夠有效識別和量化數據表之間的細微語義差異，表合並的精度和召回率均有所提升，該方法在高相似性閾值下能夠實現極高的合並精度，進一步捕捉語義信息。更準確的數據分析工作流程。
微雲全息基於DeepSeek V2.5的數據庫自動降維方法通過結合模式匹配和語義相似性評估，TF-IDF矢量化通過計算詞頻和逆文檔頻率，微雲全息應用了不同的相似性閾值（0.7、該方法利用DeepSeek V2.5 API進行96次聚類算法與語義相似性評價的集成試驗，精確度、同時，實現了高效的數據庫降維。聚類算法、
