【摘 要】
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水利水电工程专业文本信息处理与分析以往主要依赖于人工交互,存在过程繁琐、效率低且易出错等问题。本文基于自然语言处理技术,引入Attention机制对Word2vec技术加以改进,提
【机 构】
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水利工程仿真与安全国家重点实验室天津大学,中国长江三峡集团有限公司,CollegeofEngineering
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51879185),国家重点研发计划项目(2018YFC0406905),国家优秀青年科学基金项目(51622904)
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水利水电工程专业文本信息处理与分析以往主要依赖于人工交互,存在过程繁琐、效率低且易出错等问题。本文基于自然语言处理技术,引入Attention机制对Word2vec技术加以改进,提出了一种智能高效的水利水电工程专业词识别提取与分析方法。该方法通过组合Attention机制,改进Word2vec技术建立了专业词向量计算模型;根据所求词向量,计算词语间相似度,以词语间相似度为组合标准,组合提取水利水电工程专业词;进而结合已有的水利水电工程专业文本,验证所提取专业词的可信度,实现了水利水电工程专业词的自动提炼,
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