典型文献
基于语义理解和AI的电力设备信息检索方法
文献摘要：
传统的电力设备信息检索方法易受到电力系统中非结构化信息的影响,导致其存在信息查全率和查准率较低的缺陷.对此,提出了基于语义理解和AI的电力设备信息检索方法.使用加权法计算电力设备信息特征权重,以此为依据提取特征信息.根据语句类型和词语描述对象间的约束函数,设计基于语义理解的电力设备信息处理流程,通过扩展后的查询子串查询非结构和结构信息.构建基于语义理解的AI检索模型,从语义量化机制角度完成电力设备信息检索.实验表明,该方法信息查全率高于80％,查准率接近100％,证明其实现了设计预期.
文献关键词：
语义理解;AI智能;电力设备信息;信息检索
中图分类号：
作者姓名：
佘俊;罗勇;余少锋;廖崇阳
作者机构：
南方电网公司调峰调频发电有限公司信息通信分公司,广东广州511442;南方电网公司调峰调频发电有限公司西部检修试验分公司,贵州兴义562400
文献出处：
引用格式：
[1]佘俊;罗勇;余少锋;廖崇阳-.基于语义理解和AI的电力设备信息检索方法)[J].电子设计工程,2022(22):89-92,98
A类：
电力设备信息
B类：
语义理解,信息检索,检索方法,电力系统,非结构化,结构化信息,查全率,查准率,加权法,信息特征,特征权重,提取特征,特征信息,语句,句类,词语,约束函数,信息处理,处理流程,子串,结构信息,检索模型,语义量,量化机制
AB值：
0.289829
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