一种对质量较差电网设备缺陷文本的质量提升方法

摘要

本发明提出了一种对质量较差电网缺陷文本的质量提升方法。本发明首先，针对历史缺陷文本中质量较差的文本，利用中文文本相似度计算中的潜在狄利克雷分布模型，结合国家电网公司的输变电一次设备缺陷分类标准，进行修正以提升质量；然后，针对新录入文本，利用文本质量检测方法进行质量问题提示，利用词向量映射方法给出修正建议，保证新录入缺陷文本的质量。最后，结合实例对修正前后的缺陷文本进行质量对比，对修正前后的缺陷文本利用机器学习和深度学习分类方法进行按缺陷等级的分类，验证对质量较差缺陷文本质量提升方法的有效性。本发明从源头上规范了缺陷文本、保证了缺陷文本的质量，为缺陷文本挖掘提供了更为可靠准确的文本数据。