नॉलेज ग्राफ और डीप लर्निंग पर आधारित गुइझोउ मियाओ बैटिक संस्कृति का संरक्षण

सारांश वैश्वीकरण के प्रवृत्ति में, चीन की सांस्कृतिक विरासत धीरे-धीरे गायब होने के खतरे में है। इन कीमती सांस्कृतिक संसाधनों का संरक्षण और संवर्धन एक महत्वपूर्ण कार्य बन गया है। यह पत्र चीन के गुइझोउ प्रांत की मियाओ बैटिक संस्कृति पर केंद्रित है, और बैटिक संस्कृति के संवर्धन एवं संरक्षण में नॉलेज ग्राफ, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और डीप लर्निंग तकनीकों के प्रयोग का अन्वेषण करता है। हम एक द्वि-चैनल तंत्र प्रस्तावित करते हैं जो सेमांटिक और दृश्य जानकारी को एकीकृत करता है, जिसका उद्देश्य बैटिक पैटर्न की विशेषताओं को सांस्कृतिक अर्थों से जोड़ना है। पहले, हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग कर साहित्य से स्वचालित रूप से बैटिक संबंधित संस्थाओं और संबंधों को निकालते हैं, और एक संरचित बैटिक पैटर्न नॉलेज ग्राफ का निर्माण एवं दृश्यांकन करते हैं। इस नॉलेज ग्राफ के आधार पर, उपयोगकर्ता विशिष्ट पैटर्न के छवि, अर्थ, वर्जनाएँ और अन्य सांस्कृतिक सूचना को पाठ्य रूप में खोज और समझ सकते हैं। दूसरा, बैटिक पैटर्न वर्गीकरण के लिए, हम एक सुधारित ResNet34 मॉडल प्रस्तावित करते हैं। औसत पूलिंग और संकुचन क्रियाओं को अवशिष्ट ब्लॉकों में समायोजित करके और दीर्घ दूरी के अवशिष्ट कनेक्शनों को शामिल करके वर्गीकरण प्रदर्शन में सुधार किया गया है। इस मॉडल में पैटर्न छवियों को इनपुट करके उनकी श्रेणियाँ सटीक रूप से पहचानी जा सकती हैं, और फिर उनके अंतर्निहित सांस्कृतिक अर्थों को समझा जा सकता है। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि हमारा मॉडल अन्य प्रमुख मॉडलों की तुलना में सटीकता, प्रयोज्यता, पुनःप्राप्ति, और F1-स्कोर जैसे मूल्यांकन मीट्रिक्स में बेहतर प्रदर्शन करता है, जो क्रमशः 94.46%, 94.47%, 93.62%, और 93.8% प्राप्त करता है। यह शोध बैटिक संस्कृति के डिजिटल संरक्षण के लिए नए विचार प्रस्तुत करता है और सांस्कृतिक धरोहर संरक्षण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी की महान संभावनाओं को प्रदर्शित करता है।