基于LSTM神经网络的电网文本分类方法

• 作者: 张云翔 饶竹一
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 自然语言处理 文本分类 LSTM网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.02.002

摘要

随着电力物联网的高速发展,电网系统中存在大量电子文本.而当前电网信息管理较为混乱,没有统一的模型,同一信息可能因为不同业务格式存在文本上的差异,严重影响电网系统的各项业务效率和成本.为了对电网系统中的海量电子文本进行检索和信息提取,构建一个LSTM神经网络分类模型来对电网文本信息进行分类,并通过基于电网数据的实验验证该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云翔		20	16	3.0	3.0
2	饶竹一		10	6	2.0	2.0