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本发明公开了一种基于深度学习的变电检修工作任务多标签分类方法,主要包括:步骤S100,采集并输入变电检修任务工作内容文本并进行格式预处理;步骤S200,利用BERT语言训练模型对检修任务文本进行词向量编码转化;步骤S300,利用卷积神经网络对输入的文本词向量进行多标签识别及分类;步骤S400,检验多标签分类的正确性并进行输出分类结果。本发明在变电检修工作票的开票过程中通过引入基于深度学习的多标签智能分类技术,自动完成检修任务文本的非结构化信息到“间隔类型”、“检修间隔”、“检修设备”等多任务标签
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112256873 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011119282.9 (51)Int.Cl.
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