[发明专利]基于深度学习的输变电设备缺陷文本分类方法及系统在审
| 申请号： | 202110279537.6 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112699244A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张葛祥;朱明;王茜;杨强;杨强 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 王红霞 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的输变电设备缺陷文本分类方法及系统，方法包括步骤：S1：将获取的输变电设备缺陷文本预处理，然后进行词嵌入得到带电力语义特征的第一词向量；S2：通过双向长短时记忆网络获取输变电设备缺陷文本前向和后向特征信息，输出隐藏层状态向量；S3：利用自注意力机制对隐藏层状态向量进行加权变换，获取深层语义特征，得到最终的待分类句向量；S4：将待分类向量经过全连接层输出至Softmax分类器，获得输变电设备缺陷文本分类结果。该方法能解决现有的电力领域缺陷文本分类的人工成本高，分类结果易受分类技术人员经验影响及传统文本分类方法不适用于电力领域的技术性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 变电 设备 缺陷 文本 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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