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基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法
被引量：
2
1
作者
张全
赵郭燚
+2 位作者
苏媛
朱元极
任海洋
《电子设计工程》
2024年第4期43-46,51,共5页
由于电力调度过程中存在大量重复性电力文本,导致语义识别结果形式与理想形式差距较大。针对该问题,提出了基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法。采用基于词块的粒度划分方式,提取电力文本字粒度语义特征。计算语义序列与命名实...
由于电力调度过程中存在大量重复性电力文本,导致语义识别结果形式与理想形式差距较大。针对该问题,提出了基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法。采用基于词块的粒度划分方式,提取电力文本字粒度语义特征。计算语义序列与命名实体数据库中语义的相似度,获取多个对应语义序列,构建电力文本语义识别模型。使用自动机器学习法训练模型文本输入,计算输入向量和电力文本库中向量匹配度。结合字符掩码训练策略,将掩盖的内容与背景相联系,得到最终语义识别结果。实验结果表明,该算法语义识别结果呈现段落-结构形式,排列整齐且简洁,与理想识别结果一致。
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关键词
改进bert语言表示模型
AutoML
电力文本
语义识别
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职称材料
题名
基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法
被引量：
2
1
作者
张全
赵郭燚
苏媛
朱元极
任海洋
机构
国家电网有限公司客户服务中心
出处
《电子设计工程》
2024年第4期43-46,51,共5页
基金
国家电网有限公司客户服务中心技术服务项目(659931220003)。
文摘
由于电力调度过程中存在大量重复性电力文本,导致语义识别结果形式与理想形式差距较大。针对该问题,提出了基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法。采用基于词块的粒度划分方式,提取电力文本字粒度语义特征。计算语义序列与命名实体数据库中语义的相似度,获取多个对应语义序列,构建电力文本语义识别模型。使用自动机器学习法训练模型文本输入,计算输入向量和电力文本库中向量匹配度。结合字符掩码训练策略,将掩盖的内容与背景相联系,得到最终语义识别结果。实验结果表明,该算法语义识别结果呈现段落-结构形式,排列整齐且简洁,与理想识别结果一致。
关键词
改进bert语言表示模型
AutoML
电力文本
语义识别
Keywords
improved
bert
language representation model
AutoML
electric power text
semantic reco-gnition
分类号
TN081 [电子电信—物理电子学]
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Bert-AutoML的电力文本语义识别算法
张全
赵郭燚
苏媛
朱元极
任海洋
《电子设计工程》
2024
2
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