| 基于新词发现与特征融合的电力设备缺陷文本挖掘 |
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| 引用本文： | 陈超,吴迪,唐昕,冯斌,张又文,郭创新. 基于新词发现与特征融合的电力设备缺陷文本挖掘[J]. 电气自动化, 2021, 43(2): 1-3. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2021.02.001 |
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| 作者姓名： | 陈超 吴迪 唐昕 冯斌 张又文 郭创新 |
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| 作者单位： | 国网浙江平湖市供电有限公司,浙江平湖 314200;国网嘉兴供电公司,浙江嘉兴 314033;浙江大学电气工程学院,浙江杭州 310027;浙江大学电气工程学院,浙江杭州 310027 |
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| 基金项目： | 基于大数据分析的输变配电设备状态跟踪与智能运检策略研究与应用项目 |
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| 摘 要： | 随着电网设备运维的智能化发展,文本作为复杂的非结构化数据如何被有效利用已成为重要的问题。首先利用新词发现和传统分词方法对文本预处理,然后将字词特征映射至多维向量空间,最后基于特征融合构建了注意力机制优化卷积神经网络缺陷文本分类模型。算例分析表明,所提方法比传统深度学习方法提高了分类准确率,有更好的语义学习能力。
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| 关 键 词： | 特征融合 卷积神经网络 电力设备 文本挖掘 |
Power Equipment Defect Text Mining Based on New Word Discovery and Feature Fusion |
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| Chen Chao,Wu Di,Tang Xin,Feng Bin,Zhang Youwen,Guo Chuangxin. Power Equipment Defect Text Mining Based on New Word Discovery and Feature Fusion[J]. Electrical Automation, 2021, 43(2): 1-3. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2021.02.001 |
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| Authors: | Chen Chao Wu Di Tang Xin Feng Bin Zhang Youwen Guo Chuangxin |
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