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數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性和效率。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過編寫正則算法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級，根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，靈活定義匹配規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。(2)多字段打標(biāo)支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個(gè)字段進(jìn)行正則匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果對數(shù)據(jù)的級別和類別進(jìn)行打標(biāo)，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)正則算法進(jìn)行邏輯操作，包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法，可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持跨源數(shù)據(jù)庫查詢。

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數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線