基于并行混合神经网络的95598工单情感分析

作     者：张霞 刘宝龙 何湘英 王恭玥 刘晓捷 ZHANG Xia;LIU Baolong;HE Xiangying;WANG Gongyue;LIU Xiaojie

作者机构：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司江苏常州213000 东南大学电气工程学院南京210018 

出 版 物：《电力需求侧管理》 (Power Demand Side Management)

年 卷 期：2025年第27卷第1期

页      面：94-100页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国网常州供电公司科技项目(CZ2024017) 

主　　题：95598工单 情感分析 文本卷积神经网络 长短期记忆网络 注意力机制 

摘      要：为了解决95598对紧急工单处理不及时导致严重后果的问题,提出了基于注意力机制的并行混合神经网络电力工单文本情感分析模型,以满足紧急工单自动化智能提醒的要求。首先通过情感词典和规则集的方式辅助人工标注工单文本情感紧急程度生成了电力工单文本情感分析数据集;利用文本预训练BERT模型进行文本向量化;然后使用文本卷积神经网络(text convolution neural network,TextCNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)分别提取文本局部特征和上下文特征并进行特征融合;利用注意力机制对融合后的文本特征中的关键信息进行加强处理,以增强模型识别关键信息的能力。算例结果表明,融合了注意力机制的神经网络模型与其他深度学习模型相比,对电力工单文本情感分类有着更好的效果。