申请/专利权人：国网新疆电力有限公司营销服务中心

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708498A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/213;G06F18/21;G06F18/24;G06F40/216;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明涉及基于TF‑IDF文本特征的电力语音文本预处理方法，包括以下步骤：S1、通过零域和频域的卷积实现对文本的特征提取，零域类型的卷积为图像的像素点上的直接卷积，频域的卷积为图像的傅里叶变换，然后进行卷积；S2、通过对所提出的标记LDA模型采用传统的TF‑IDF进行实验。本发明通过对电力数据文本数据集的实验，验证了电力语音文本数据的识别和分类结果，TF‑graph基于文本的主题模型的分类的准确率为76.4％，召回率为75.2％，F1值为75.8％，高3％基于文本的分类方法，比召回率高3.4％的召回率，高3.2％基于Lageled‑LDA模型的文本特征提取方法，高于基于Ladeled‑LDA模型的文本特征提取方法类型分类，准确率提高3.5％，召回率提高1％，F1值提高2.3％，可以看出数据的总体趋势与数据的峰谷值吻合较好。

主权项：1.基于TF-IDF文本特征的电力语音文本预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过零域和频域的卷积实现对文本的特征提取，零域类型的卷积为图像的像素点上的直接卷积，频域的卷积为图像的傅里叶变换，然后进行卷积；S2、通过对所提出的标记LDA模型采用传统的TF-IDF进行实验，并对LDA主题模型进行文本特征提取性能比较，验证上一节提出的算法的有效性，通过实现得到试验结果并进行分析；S3、将多次的实验所得出的结论进行汇总，并对得出的结论进行验证，采取某一个或者多个的平均值进行使用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网新疆电力有限公司营销服务中心 基于TF-IDF文本特征的电力语音文本预处理方法

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