[发明专利]一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法在审
| 申请号： | 202111193129.5 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113869054A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 贾博森;黄少远;张恒;王晓飞;张宇熙;彭国政;赵娟;朱克平;谢颖捷 | 申请（专利权）人： | 天津大学;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35;G06F40/151;G06Q10/10;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南光启专利代理事务所(普通合伙) 37292 | 代理人： | 张瑜 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法，包括如下步骤：根据电力项目文档提炼电力领域的项目特征，基于项目特征建立项目业务标签体系；对电力项目文档进行文本预处理；借助文本标注工具对预处理后的电力项目文档进行实体标注，生成电力项目文档所对应的BIO格式数据集；利用ERNIE模型、Bi‑GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型，将BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型；利用实体识别模型对新的电力项目文档进行特征识别。本发明可以电力项目文档进行精简，有效节省项目文档管理成本，帮助公司合理安排项目计划管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 领域 项目 特征 识别 方法 | ||
【主权项】：
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