本文主要研究内容
作者祝春捷,潘坚跃,王译田,陈超（2019）在《基于结构化表达的电力运维文本分析》一文中研究指出：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。
Abstract
ji yu dian li da shu ju ti ji xin xi de bao zha shi zeng chang ,wa jue ji shen du jia zhi ,ben wen zai jie gou hua biao da he te zheng di qu yu fen xi deng fang mian di chu wen ben fen xi xin fang fa 。zhen dui dian li yun wei ling yu wen ben te zheng she ji ji yu pin yin tong ji de zhong wen ci xiang liang sheng cheng mo xing ;cai yong juan ji shen jing wang lao he tiao jian sui ji chang zu ge mo xing dui zhong wen ci fen lei ;tong guo jie gou hua yu yi cao tian chong ,yi ci pin he ci xiang liang te zheng zai shi gu duo yin su lei nei he lei jian jin hang tong ji fen xi he shi jian guan lian 。mo xing yu yi li jie zhun que lv da dao 51.93%,zhong wen shi ti ci shi bie F1fen shu da dao 72.52,jun qu de le jie xi neng li geng jiang 、jing du geng gao de jie guo 。zui hou dui dian li yun wei ri zhi yu liao jin hang shi li ce shi ,yan zheng le ben fang fa de xing neng you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子设计工程的祝春捷,潘坚跃,王译田,陈超，发表于刊物电子设计工程2019年17期论文，是一篇关于文本挖掘论文,中文词向量论文,命名实体识别论文,结构化处理论文,语义相似度论文,电子设计工程2019年17期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子设计工程2019年17期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：文本挖掘论文; 中文词向量论文; 命名实体识别论文; 结构化处理论文; 语义相似度论文; 电子设计工程2019年17期论文;