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随着电力物联网的高速发展,电网系统中存在大量电子文本。而当前电网信息管理较为混乱,没有统一的模型,同一信息可能因为不同业务格式存在文本上的差异,严重影响电网系统的各项业务效率和成本。为了对电网系统中的海量电子文本进行检索和信息提取,构建一个LSTM神经网络分类模型来对电网文本信息进行分类,并通过基于电网数据的实验验证该方法的有效性。