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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种电力设备故障缺陷文本分类方法与系统，该方法包括：电力设备故障缺陷文本预处理，段落矩阵训练模型构建，语义特征提取，softmax分类器训练，利用提取的语义特征输入到训练好的softmax分类器对故障缺陷文本进行分类。本发明提出的电力设备故障缺陷文本分类方法能解决现有人工分类的人力成本高，分类结果受不同技术人员自身经验影响以及传统的文本分类方法缺乏针对性，不能适用于电力设备专业领域的技术问题。
主权项：1.一种电力设备故障缺陷文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1对电力设备故障缺陷文本进行预处理；步骤2将预处理后的故障缺陷文本中的单词用单词向量表示，并利用单词向量构建段落矩阵D，利用随机梯度下降法对段落矩阵D进行训练，获得段落矩阵训练模型；步骤3利用段落矩阵训练模型提取经过预处理后的电力设备故障缺陷文本的段落矩阵，再利用与所述段落矩阵大小相同的卷积窗口作卷积，得到对应的语义特征向量；步骤4利用已知缺陷类型的电力设备故障缺陷文本，按照步骤1-步骤3的处理，得到的对应的语义特征向量，获得训练数据，利用训练数据采用随机梯度下降法训练softmax分类器的模型参数，训练至损失函数最小化时结束训练；步骤5对待分类的电力设备故障缺陷文本按照步骤1-步骤3的处理，将得到语义特征向量输入已训练好的softmax分类器，对电力设备故障缺陷文本进行分类。
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