【摘 要】
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出于在混合大数据中准确且高效地提取电网相关价值性信息的目的 ,研究基于长短期记忆网络与人工蜂群优化算法的电网数据自动摘要算法.进行双向LSTM学习目标词语前后文信息的设计,增加注意力机制,对电力范畴词汇及术语进行提取,借助条件随机场模型执行对嵌入序列的训练任务,预测句子是否可划归至电力范畴,在改进人工封群优化算法的支持下,优化处理大数据电力摘要提取问题,从混合大数据中将价值最高的电力相关数据确定下来.基于实际电网数据对本文算法进行验证,结果显示该算法获得了较好的效果.
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院 贵阳550002;清华大学电机工程与应用电子技术系 北京100062;贵州电网有限责任公司电力科学研究院 贵阳550002
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出于在混合大数据中准确且高效地提取电网相关价值性信息的目的 ,研究基于长短期记忆网络与人工蜂群优化算法的电网数据自动摘要算法.进行双向LSTM学习目标词语前后文信息的设计,增加注意力机制,对电力范畴词汇及术语进行提取,借助条件随机场模型执行对嵌入序列的训练任务,预测句子是否可划归至电力范畴,在改进人工封群优化算法的支持下,优化处理大数据电力摘要提取问题,从混合大数据中将价值最高的电力相关数据确定下来.基于实际电网数据对本文算法进行验证,结果显示该算法获得了较好的效果.
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