结合ChineseBERT的多尺度语义协同电网故障文本分类模型

崔艳林; 林旭; 郭俊宏; 周煜捷

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摘要

针对传统深度学习模型特征提取不全面、静态词向量语义表示质量低等问题,提出基于ChineseBERT-BiSRU-MCNN-AT的电网故障文本分类模型。ChineseBERT模型训练过程融入了字形和拼音信息,结合词的上下文信息进行动态学习,解决一词多义问题。多尺度语义协同模块BiSRU-MCNN提取故障文本局部语义和全局序列特征,确保提取特征的全面性,软注意力层赋予模型识别关键词的能力。通过对电网故障文本数据集进行实验,其结果表明ChineseBERT-BiSRU-MCNN-AT取得了最高的F1值。

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来源
《微型电脑应用》 |2023年第8期|64-67|共4页
作者
崔艳林; 林旭; 郭俊宏; 周煜捷;
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作者单位

广东电网有限责任公司电力调度控制中心;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; ChineseBERT; BiSRU-MCNN; 软注意力;

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