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摘要
电网工单数据是电网运行情况以及客户满意程度的主要信息来源,近年来,有学者将深度学习的方法应用于工单数据的关键信息提取,但是提取出的关键词、词还不足以完整描述工单反映的具体情况。本文提出了一种事件抽取模型,先通过一定的方式进行文本预处理,确定标签体系和特征模板,再用Bi-LSTM和CRF相结合的模型进行实体识别和标注,最后通过TFIDF模型提取出事件表达,将该模型用于电网工单数据的事件抽取,用准确率、召回率和F1得分作为模型的评价标准,证明了该模型在工单数据分析中的可用性。
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单位上海电力大学; 浙江中新电力工程建设有限公司
