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申请/专利权人：三峡金沙江云川水电开发有限公司
摘要：本发明公开了一种基于CNN的水电站检修检索意图识别方法，属于检索意图识别领域，一种基于CNN的水电站检修检索意图识别方法包括以下步骤：S1.收集与水电站检修相关的文本数据；S2.去除文本中的噪声数据；进行预处理操作；S3.将收集到的文本数据按检修意图进行分类和标注；S4.将预处理后的文本数据转化为词向量表示；通过嵌入层将Word2Vec和GloVe输入到CNN中；S5.构建CNN模型；S6.将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，优化模型参数，进行超参数调整和模型评估；有益效果包括1显著缩短信息查找时间，提升检修响应速度；2实现更精准的意图理解；3提高维修效率和质量。4提升整体运维水平。
主权项：1.一种基于CNN的水电站检修检索意图识别方法，其特征在于，所述一种基于CNN的水电站检修检索意图识别方法包括以下步骤：S1.收集与水电站检修相关的文本数据，包括检修记录、操作手册、故障报告；通过网络爬虫、数据库查询方式获取大量的文本数据；S2.去除文本中的噪声数据，包括无关内容、重复数据；进行分词、去停用词、词干提取文本预处理操作；S3.将收集到的文本数据按检修意图进行分类和标注；使用人工标注和Labelbox进行数据标注；S4.将预处理后的文本数据转化为词向量表示，包括Word2Vec和GloVe；通过嵌入层将所述Word2Vec和所述GloVe输入到CNN中；S5.构建CNN模型，包括嵌入层、卷积层、池化层和全连接层；选择激活函数ReLU、优化器Adam和交叉熵损失；S6.将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集；在所述训练集上训练构建好的CNN模型，通过反向传播优化模型参数；在所述验证集上进行超参数调整和模型评估；S7.在所述测试集上评估训练好的CNN模型的性能，计算准确率、召回率、F1值评价指标；进行错误分析，找出所述训练好的CNN模型的弱点和改进方向；S8.将所述训练好的模型部署到实际应用中，集成到水电站检修管理系统中；通过API和接口提供实时的意图识别服务；S9.根据实际使用情况和新的数据对模型进行持续优化和更新。
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百度查询： 三峡金沙江云川水电开发有限公司 一种基于CNN的水电站检修检索意图识别方法
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