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關(guān)鍵詞：自然語言處理 文本分類 lstm網(wǎng)絡(luò) 

摘要：隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,電網(wǎng)系統(tǒng)中存在大量電子文本。而當(dāng)前電網(wǎng)信息管理較為混亂,沒有統(tǒng)一的模型,同一信息可能因為不同業(yè)務(wù)格式存在文本上的差異,嚴(yán)重影響電網(wǎng)系統(tǒng)的各項業(yè)務(wù)效率和成本。為了對電網(wǎng)系統(tǒng)中的海量電子文本進(jìn)行檢索和信息提取,構(gòu)建一個LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型來對電網(wǎng)文本信息進(jìn)行分類,并通過基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)的實驗驗證該方法的有效性。

現(xiàn)代計算機雜志要求:

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