【摘 要】
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基于电力大数据体系信息的爆炸式增长,挖掘其深度价值,本文在结构化表达和特征提取与分析等方面提出文本分析新方法。针对电力运维领域文本特征设计基于拼音统计的中文词向量
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,西安交通大学
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基于电力大数据体系信息的爆炸式增长,挖掘其深度价值,本文在结构化表达和特征提取与分析等方面提出文本分析新方法。针对电力运维领域文本特征设计基于拼音统计的中文词向量生成模型;采用卷积神经网络和条件随机场组合模型对中文词分类;通过结构化语义槽填充,以词频和词向量特征在事故多因素类内和类间进行统计分析和事件关联。模型语义理解准确率达到51.93%,中文实体词识别F1分数达到72.52,均取得了解析能力更强、精度更高的结果。最后对电力运维日志语料进行实例测试,验证了本方法的性能优势。
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