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基于多特征融合网络的电力设备缺陷文本分类模型 被引量：1
1
作者 赵瑞锋 李波 +3 位作者 卢建刚 李世明 曾坚永 郑文杰 《微型电脑应用》 2023年第7期81-84,共4页
针对深度学习模型特征提取不全面、静态词向量无法表示多义词等问题,提出基于多特征融合网络的电力设备缺陷文本分类模型。利用ALBERT模型动态调整词在具体上下文语境中的向量表示,获取电力文本的动态特征表示;利用多特征融合网络MCNN-... 针对深度学习模型特征提取不全面、静态词向量无法表示多义词等问题,提出基于多特征融合网络的电力设备缺陷文本分类模型。利用ALBERT模型动态调整词在具体上下文语境中的向量表示,获取电力文本的动态特征表示;利用多特征融合网络MCNN-TCN模块充分提取文本中的局部特征和上下文语义联系,注意力机制赋予模型聚焦于关键特征的能力。在真实电力设备缺陷文本数据集进行实验,结果表明基于多特征融合网络分类模型具有更好的分类效果,模型F1分数达到了97.28%。 展开更多
关键词 文本分类 ALBERT mcnn-tcn 注意力机制
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