基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法

来源 :电力系统自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ws2005102
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电力系统的发展对电力系统知识的使用提出新的要求,为了实现非结构化电网调控文本知识的自动抽取,文中提出了基于注意力的双向长短期记忆网络和条件随机场的深度学习模型.深度学习模型从调度规程等文本数据中抽取电网运行规则和电网事故处理流程.实验结果表明,提出的模型的语料精度、召回率和F1分数分别为91.00%,89.98%和90.49%,结果略优于另外3种模型.在训练集和测试集上分别进行F1评估,识别精度差异很小,说明模型学习中没有发生过拟合现象,提出的深度学习模型具备良好的泛化能力.
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