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基于自然语言处理技术的电力文本挖掘与分类

魏焱  杜斌  邓旭阳  何杰  
【摘要】:为深层挖掘电力数据文本蕴藏的信息,本文基于自然语言处理技术分析了电力文本挖掘与分类流程,通过分词技术分析文本内容,提取文本特征,并构建分类器模型以自动分类文本,最后以实例分析了电力文本挖掘与分类的实际效果。结果表明,中文电力数据文本挖掘准确度较高,适用范围广泛,方式方法灵活,可及时准确挖掘隐藏的关键信息,为分析客户用电诉求与投诉要求提供了完善的数据依据;以文本自动分类分析,构建的分类器模型查准率与准确率相对较高,且调优之后分类器模型可更加准确地识别出热点事件投诉工单。

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13 本报记者 陈曦;AI阅卷“翻车” 其实是“翻”在了自然语言处理[N];科技日报;2020年
14 IBM大数据专家 James Kobielus 范范 编译;机器能识别出讽刺含义吗?[N];网络世界;2014年
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17 国家社科基金项目“典籍英译国外读者网上评论观点挖掘研究”负责人、大连外国语大学教授 祁瑞华;跨学科研究:典籍英译海外评论挖掘的有效路径[N];中国社会科学报;2020年
18 记者 张伟;北京智源人工智能研究院发布“自然语言处理”重大研究方向[N];中国高新技术产业导报;2019年
19 本报记者 马爱平;把文本变成画作,AI对艺术“下手”了[N];科技日报;2021年
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