典型文献
基于自动机器学习的电网客户语音情感分类方法
文献摘要：
自动识别电网客户语音中的情感对电网运营具有重要的意义,语音情感分类模型往往需要专家根据经验设计,这限制了人工智能算法在这一模型上的应用.提出了一种基于自动机器学习的电网客户语音情感分类算法.首先设计了神经网络搜索空间构建方法,构建了基础的神经网络基本组成单元,并搭建了对应的元架构空间.然后,为了提高情感分类模型的准确率,利用强化学习进行神经网络模型和超参数的求解.实验结果表明,该算法可以有效完成电网客户情感分类任务,情感分类准确率达到90.93％,而且整个过程不依赖于人工设计,具有较高的效率和准确率.
文献关键词：
自动机器学习;情感识别;搜索空间构建;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
沈然;王庆娟;金良峰;丁麒
作者机构：
国网浙江省电力有限公司营销服务中心,杭州 311121
文献出处：
引用格式：
[1]沈然;王庆娟;金良峰;丁麒-.基于自动机器学习的电网客户语音情感分类方法)[J].浙江电力,2022(05):82-88
A类：
搜索空间构建
B类：
自动机器学习,语音情感,情感分类,分类方法,自动识别,营具,分类模型,人工智能算法,分类算法,网络搜索,构建方法,成单,高情感,强化学习,超参数,分类任务,分类准确率,不依,情感识别
AB值：
0.266909
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