NLP中序列到序列深度学习模型设计

作     者：林克全 吴石松 LIN Kequan;WU Shisong

作者机构：中国南方电网有限责任公司广州510663 南方电网数字电网研究院有限公司广州510000 

基　　金：中国南方电网有限责任公司科技项目(No.090000KK52170124) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2020年第6期

页      码：95-97,102页

摘      要：针对传统电网NLP中序列到序列深度学习模型学习误差大这一问题,基于运管智能助理NLP设计了一种新的深度学习模型。研究了NLP中输入序列到输出序列注意力机制,分析了NLP中的神经系统,语言以及程序,建立NLP中输入序列到输出模型,并针对程序细节进行设计,通过得到的注意力机制构建NLP中序列到序列深度学习模型,通过输入层、隐藏层、输出层实现针对序列到序列的深度学习。设定对比实验,结果表明,给出的深度学习模型具有很好的学习性能,学习结果误差较小。

主 题 词：NLP 序列到序列 深度学习 学习模型 电网领域 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.06.095

馆 藏 号：203941673...