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结合ChineseBERT的多尺度语义协同电网故障文本分类模型
1
作者
崔艳林
林旭
+1 位作者
郭俊宏
周煜捷
《微型电脑应用》
2023年第8期64-67,共4页
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...
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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关键词
文本分类
ChineseBERT
bisru-mcnn
软注意力
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题名
结合ChineseBERT的多尺度语义协同电网故障文本分类模型
1
作者
崔艳林
林旭
郭俊宏
周煜捷
机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
出处
《微型电脑应用》
2023年第8期64-67,共4页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(036000KK52190045,GDKJXM20198558)。
文摘
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。
关键词
文本分类
ChineseBERT
bisru-mcnn
软注意力
Keywords
text classification
ChineseBERT
bisru-mcnn
soft attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《微型电脑应用》
2023
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