[发明专利]一种并行化的电力设备缺陷文本分类方法在审
| 申请号： | 201711288010.X | 申请日： | 2017-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN108021679A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 杨祎;宇文梦柯;王智翔;白德盟;辜超;郭志红;陈玉峰;闫丹凤;李贞;林颖;李程启;秦佳峰;郑文杰;李娜 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250003 *** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种并行化的电力设备缺陷文本分类方法，将领域词库加入到用户词典中，对缺陷案例进行预处理，进行分词和去停用词；利用爬虫算法，收集电网故障案例的文本语料，利用Spark的word2vec进行训练，获取该领域的词向量表示；将获取的缺陷案例和词向量进行向量化表示，将缺陷案例进行文本表示，形成矩阵；将矩阵输入到SVM多分类器中，进行训练与分类，得到分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 并行 电力设备 缺陷 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种并行化的电力设备缺陷文本分类方法，其特征是：包括以下步骤：(1)将领域词库加入到用户词典中，对缺陷案例进行预处理，进行分词和去停用词；(2)利用爬虫算法，收集电网故障案例的文本语料，利用Spark的word2vec进行训练，获取该领域的词向量表示；(3)将步骤(1)得到的原始缺陷案例中的词语转化为步骤(2)对应的词向量，并将案例数据进行文本表示，构成矩阵的形式；(4)将矩阵输入到SVM多分类器中，进行训练与分类，得到分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网山东省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国家电网公司，未经国网山东省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国家电网公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711288010.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种降噪系统
- 下一篇：一种视频文件缩略图的生成方法及系统
