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基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)文本分類方法
關(guān)鍵詞：自然語(yǔ)言處理 文本分類 lstm網(wǎng)絡(luò)
摘要：隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,電網(wǎng)系統(tǒng)中存在大量電子文本。而當(dāng)前電網(wǎng)信息管理較為混亂,沒有統(tǒng)一的模型,同一信息可能因?yàn)椴煌瑯I(yè)務(wù)格式存在文本上的差異,嚴(yán)重影響電網(wǎng)系統(tǒng)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)效率和成本。為了對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)中的海量電子文本進(jìn)行檢索和信息提取,構(gòu)建一個(gè)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型來對(duì)電網(wǎng)文本信息進(jìn)行分類,并通過基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性。
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