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申请/专利权人：国网山西省电力公司信息通信分公司
摘要：本发明提供一种基于TextCNN的通信设备故障分类方法，涉及中文自然语言处理技术领域，具体步骤如下：步骤一，依据TF‑IDF实现故障文本数据的特征处理，并采用Word2vec训练文本分词向量；步骤二，为解决通信设备故障文本类别不平衡问题，采用SMOTE算法自动给文本向量较少的类别补全泛化数据，嵌入至CNN的输入层；步骤三，通过训练输出层为softmax分类器的CNN网络实现对故障文本自动分类，基于TextCNN的通信设备故障分类方法，采用TF‑IDF，可以用来评估特定字词对于文档库中其中一份文件的重要程度，采用Word2vec进行词向量训练，训练过程更快，处理大规模数据集的效率更高，采用SMOTE线性插值方法人工给样本数较少的类别增加样本缓解了类别不平衡问题。
主权项：1.一种基于TextCNN的通信设备故障分类方法，其特征在于,所述通信设备故障分类方法包括以下步骤：步骤一，依据TF-IDF实现故障文本数据的特征处理，并对文本分词向量进行训练；步骤二，为解决通信设备故障文本类别不平衡问题，采用SMOTE算法自动给文本向量较少的类别补全泛化数据，嵌入至CNN的输入层；步骤三，通过训练输出层为softmax分类器的CNN网络实现对故障文本自动分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山西省电力公司信息通信分公司 一种基于TextCNN的通信设备故障分类方法
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