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J-GLOBAL ID：202002256954890605   整理番号：20A2599503

BERT予訓練言語モデルに基づく電力網設備欠陥テキスト分類【JST・京大機械翻訳】

BERT pre-trained language model for defective text classification of power grid equipment

著者 (5件)： Tian Yuan (云南電网有限責任公司信息中心,云南 昆明650000) ,  Yuan Ye (云南電网有限責任公司信息中心,云南 昆明650000) ,  Liu Haibin (云南電网有限責任公司信息中心,云南 昆明650000) ,  Man Zhibo (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,云南 昆明650500) ,  Mao Cunli (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,云南 昆明650500)
資料名： Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 44  号： 4  ページ： 446-453  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2961A  ISSN： 1005-9830  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力網設備の欠陥位置同定は,装置故障解析の重要な部分である。本論文では,2方向Transformers偏符号表現(Bidirectionalencoderrepresentationfromtransformers)を提案した。BERT)の電力網設備の欠陥テキスト分類法を示した。BERT事前訓練言語モデル(BERT)に基づいて,モデル入力として文脈特徴を持つ単語埋め込み(Wordembedding)ベクトルを訓練した。双方向長短時間記憶(Bi-directionallongshort-termmemory)ネットワークを利用して、入力された電力網の設備欠陥テキストベクトルに対して双方向コーディング抽出を行い、欠陥テキストの意味論的特徴を表現する。注意力機構によって,欠陥位置に関連する領域語彙の意味論的特徴の重みを強化して,送電網の欠陥位置分類のための意味固有ベクトルを得た。モデルの正規化層を通して,電力網の欠陥位置のテキスト分類を実現した。主変圧器、SF6真空遮断器の2種類の設備欠陥テキストデータセットの実験結果により、提案した方法はBiLSTM-Attentionモデルに基づくF1値よりそれぞれ2.77%と2.95%向上した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  変圧器 ,  意味論 ,  ネットワーク ,  真空遮断器 ,  送電系統 ,  *電力系統 ,  位置決め ,  語彙 ,  フッ化硫黄 ,  固有ベクトル ,  正規化 ,  単語 ,  *言語モデル
準シソーラス用語： *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数理言語学  (JB05000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： BERT ,  訓練 ,  言語モデル ,  電力網 ,  設備 ,  欠陥 ,  テキスト分類