【摘 要】
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变电站设备缺陷数据是反映设备状态的重要指标,是设备全生命周期管理的重要记录,蕴含着大量有效的信息.以非结构化的缺陷描述文本数据为研究对象,采用Python编程语言,首先建立自定义词典,基于隐马尔可夫法(HMM)进行分词处理,然后通过计算TF-IDF值排序,生成可视化的词云效果,最后研究了一种快速分类预测的模型,并对模型进行效果评估,使现场人员能根据缺陷描述快速判定缺陷等级,减少判定时间,提升工作效率.
【机 构】
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云南电网有限责任公司昆明供电局,云南 昆明 650011
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变电站设备缺陷数据是反映设备状态的重要指标,是设备全生命周期管理的重要记录,蕴含着大量有效的信息.以非结构化的缺陷描述文本数据为研究对象,采用Python编程语言,首先建立自定义词典,基于隐马尔可夫法(HMM)进行分词处理,然后通过计算TF-IDF值排序,生成可视化的词云效果,最后研究了一种快速分类预测的模型,并对模型进行效果评估,使现场人员能根据缺陷描述快速判定缺陷等级,减少判定时间,提升工作效率.
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