基于对话文本智能挖掘的电力设备供应商评价

F274; 目前电网企业的电力设备供应商满意度评价主要依赖于人工统计和指标计算,其准确性受评价人员和评价内容的影响较大.以电力业务平台的对话文本为研究对象,在扩充已有电力本体词典的词条和属性的基础上,建立了基于文本挖掘技术的电力设备供应商评价模型.首先提出了基于Transformer的双向编码器下句预测与余弦相似度加权的单轮对话文本下句预测分析方法,建立了对话中断交叉处理流程和供应商识别规则,实现了电力对话文本主题归纳;然后考虑对话文本语义情感的复杂性,提出了对话情感分析规则,建立了供应商评价模型.最后通过算例验证了所提方法的准确性,结果表明基于对话文本智能挖掘的电力设备供应商评价,具有可行性...

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Published in电力自动化设备 Vol. 41; no. 7; pp. 210 - 217
Main Authors 王海瑶, 王慧芳, 胡俊华, 徐积全, 李建红, 何奔腾
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027%国网浙江省电力有限公司,浙江 杭州 310007%浙江华云信息科技有限公司,浙江 杭州 310012 10.07.2021
Subjects
情感分析
供应商评价
电力设备
文本智能挖掘
对话文本
下句预测
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Summary:F274; 目前电网企业的电力设备供应商满意度评价主要依赖于人工统计和指标计算,其准确性受评价人员和评价内容的影响较大.以电力业务平台的对话文本为研究对象,在扩充已有电力本体词典的词条和属性的基础上,建立了基于文本挖掘技术的电力设备供应商评价模型.首先提出了基于Transformer的双向编码器下句预测与余弦相似度加权的单轮对话文本下句预测分析方法,建立了对话中断交叉处理流程和供应商识别规则,实现了电力对话文本主题归纳;然后考虑对话文本语义情感的复杂性,提出了对话情感分析规则,建立了供应商评价模型.最后通过算例验证了所提方法的准确性,结果表明基于对话文本智能挖掘的电力设备供应商评价,具有可行性和有效性,可以作为目前评价方法的有益补充.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202104009