发明公开
CN109783637A 基于深度神经网络的电力检修文本挖掘方法
无效 - 驳回
- 专利标题: 基于深度神经网络的电力检修文本挖掘方法
- 专利标题(英): An electric power overhaul text mining method based on a deep neural network
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申请号: CN201811518919.4申请日: 2018-12-12
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公开(公告)号: CN109783637A公开(公告)日: 2019-05-21
- 发明人: 祝春捷 , 夏霖 , 潘坚跃 , 陈超 , 徐晓华 , 向新宇 , 孔晓杭 , 泮莉莎 , 施婧 , 李雅 , 雷云 , 石佳 , 陈晨
- 申请人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
- 申请人地址: 浙江省杭州市上城区建国中路219号
- 专利权人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,浙江华云信息科技有限公司
- 当前专利权人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,浙江华云信息科技有限公司
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市上城区建国中路219号
- 代理机构: 杭州华鼎知识产权代理事务所
- 代理商 项军
- 主分类号: G06F16/35
- IPC分类号: G06F16/35 ; G06N3/04
摘要:
本发明提供了基于深度神经网络的电力检修文本挖掘方法,包括获取由电力服务热线服务系统生成的电力检修文本;对获取到的电力检修文本进行由文本数据向数值型数据转换的处理;对处理后的数据进行基于神经网络的语义分类,得到表明具体需求的分类结果。通过引入通用的大规模预训练词向量,并没有因为专业词语覆盖度降低而影响分类效果,反而使得分类准确率大幅提升。这说明大规模外部词向量的引入,对提升电力行业复杂文本挖掘任务的效果有重要意义。