申请/专利权人：三峡大学;中国长江三峡集团有限公司

申请日：2023-10-13

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117573864A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F40/289;G06F40/216;G06F40/30;G06Q50/06;G06N20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明提供了一种事故报告文本智能分类TF‑IDF‑GloVe‑LDA方法，包括如下步骤：S1、采集电力人身伤亡事故报告，构建数据集；S2、对数据集进行预处理操作，包括数据清洗、分词以及去停止词；S3、构建TF‑IDF‑GloVe‑LDA文本特征提取模型；S4、将提取的词向量矩阵，输入到SVM中进行训练，实现事故报告文本的分类。该方法通过模型设计，充分利用文本与主题之间的关系及上下文信息，提高了文本特征的提取能力，可适用于事故报告文本的智能分类。

主权项：1.一种事故报告文本智能分类TF-IDF-GloVe-LDA方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集电力人身伤亡事故报告，构建数据集；S2、对数据集进行预处理操作，包括数据清洗、分词以及去停止词；S3、构建TF-IDF-GloVe-LDA文本特征提取模型；S4、将提取的词向量矩阵，输入到SVM中进行训练，实现事故报告文本的分类。

全文数据：

权利要求：

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