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摘
基于DBM的电力投诉工单分类的应用研究
【摘 要】
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摘 要：提出了基于深度玻尔兹曼机的电力投诉工单识别分类模型。首先对投诉工单数据进行数据清洗，对处理后的数据使用结巴分词算法进行分词并制作字典，再使用词袋模型对所分词向量化处理提取文本特征。进一步地，通过TF-IDF算法找出关键词以及余弦相似度计算训练、测试文档间的相似度;最后使用深度玻尔兹曼机对投诉工单进行分类。实验证明，分类的准确度达到80%，有效地缓解电力部门的工作压力，提高工作效率。 关
【出 处】
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计算技术与自动化
【发表日期】
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2020年3期
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