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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了基于词性标注技术和子字符增强的电力领域专家画像标签抽取方法及装置，对原始数据进行去重和缺失值处理后获取清洗后的样本集；对样本集进行聚类并对聚类结果进行标注；利用Jieba进行分词和词性标注，将词和词性结合形成词性向量；中文单词通过仓颉码分解为子字符，将词嵌入和子字符n‑gram向量生成子字符增强的向量；使用GRU更新门机制将子字符增强的向量与词性向量融合；通过DPCNN提取局部和长距离特征，以获取最终特征向量，然后使用全连接层和SoftMax层进行分类完成模型的标签抽取。本发明结合了词性标注和子字符增强技术，能够更精准地捕捉词语的语法和语义信息，提高特征表示的准确性，帮助模型更好地理解和处理输入文本。
主权项：1.基于词性标注和子字符增强的电力领域专家画像标签抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：输入原始电力领域专家数据集D1，对数据集中的数据进行去除重复项和清除缺失值的处理，获取清洗后的样本集D2；步骤2：使用K-means算法对样本集D2进行聚类，生成N个电力领域专家的聚类点簇，并对聚类结果进行标注，生成标注后的样本集D4；步骤3：利用Jieba进行分词和词性标注，将词和词性结合形成词性向量Epos；步骤4：中文单词通过仓颉码分解为子字符，将词嵌入和子字符n-gram向量生成子字符增强的向量Vcangjie；步骤5：使用GRU更新门机制将子字符增强的向量Vcangjie与词性向量融合Epos；步骤6：通过DPCNN提取局部和长距离特征，以获取最终特征向量，然后使用全连接层和SoftMax层进行分类完成模型的标签抽取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于词性标注和子字符增强的电力领域专家画像标签抽取方法及装置
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