电网故障处置预案文本中的命名实体识别研究

电网故障处置预案文本中的命名实体识别研究
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考，对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取，是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术，首先采用字向量表征预案文本，然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合，有所侧重地提取实体词深层字符特征，最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明：文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征，能够自动高效地提取文本特征，准确识别预案文本中细粒度的实体词，满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。

标题：
电网故障处置预案文本中的命名实体识别研究
Named entity recognition in power fault disposal preplan text

作者：
江叶峰，孙少华，仇晨光，王波，戴则梅，李杰
JIANG Yefeng, SUN Shaohua, QIU Chenguang, WANG Bo, DAI Zemei, LI Jie

关键词：
电网故障处置预案;命名实体识别;字向量;注意力机制;双向长短期记忆网络;条件随机场
power grid fault disposal preplan text;named entity recognition;word vector;attention mechanism;bidirectional long short-term memory network;conditional random field

2025-1-23 19:50 上传 电网故障处置预案文本中的命名实体识别研究.pdf

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