基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取

• 作者: 周育忠 陶秀杰 张自锋 韦嵘晖 杨宇亮
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 关键词: 信息熵模型 电力主题词库 特征自动提取 相似度计算 关联网络
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 通信与信息处理|Communication and Information Processing
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2021.08.020

摘要

针对传统的电力主题词库特征自动提取方法存在特征提取不准确、召回率低的问题,提出基于信息熵模型的电力主题词库特征自动提取方法.利用信息熵模型,分别对基础词库、专业词库、停用词库与新词词库建设,配置不同类型文档;根据语义相似度获取词语之间匹配度,结合共现矩阵,计算词项间关联程度,并构建主题词关联网络;将数据挖掘与语义信息融合相结合,通过最短路径寻优算法得到特征提取的相关性系数,实现主体词库特征自动化提取.仿真结果表明,所提方法能够提高特征提取的准确度,匹配性能较强,且召回率较高.