基于BGAS模型的电网服务质量提升方法研究OACSTPCD
通过数据挖掘任务掌握用户痛点,以及构建电力AI客服是国家电网公司提升服务质量的两大途径。实现上述途径面临如何针对电力文本实现准确高效分类的问题。现有文本分类技术通常使用深度学习模型进行特征表示,之后使用Softmax层作为分类器实现分类。但有时SVM作为分类器在对高维复杂的文本张量进行分类时效果可能更佳,而直接使用SVM进行分类无法对进行特征表示的深度学习模型进行参数调优。基于上述背景和技术现状,文章提出了一种基于BGAS(BERT-BiGRU-…查看全部>>
王泽黎;杨云;高鑫;魏光涛;刘泽宇;侯世隆;宋绪鹏
国网北京朝阳供电公司,北京市朝阳区100124国网北京朝阳供电公司,北京市朝阳区100124国网北京市电力公司,北京市西城区100031国网北京朝阳供电公司,北京市朝阳区100124国网北京朝阳供电公司,北京市朝阳区100124华北电力大学控制与计算机工程学院,北京市昌平区102206国网北京朝阳供电公司,北京市朝阳区100124
动力与电气工程
自然语言处理BERTBiGRUAttention机制SVM
《电力信息与通信技术》 2024 (9)
P.54-61,8
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