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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司兰州供电公司申请的专利一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117609505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311668291.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法是由刘茹;张天毅;保承家;马彦宏;王静峰;刘静;郭子强;魏文兵;罗世昌;郭秋池;陈仙智;娄曦月;徐会风;胡飞虎设计研发完成，并于2023-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法，以分类模型为导向，设计了对应的关键词评估神经网络模型，可以得到各关键词和标签的注意力权重，在文本分类误差最小的情况下尽可能地过滤掉对分类结果无用的关键词，筛选出相对重要性较高的关键词集合，可以加快文本分类模型的训练速度，优化训练过程，提高分类模型的精度。该方法通过提炼出最具代表性和信息量高的关键词，从而在维度约减、降噪、解释性和模型训练效率等方面取得显著优势。

本发明授权一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的电力关键词词典构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于初始的电力关键词词典A，将每一个关键词编码成一个m维的向量，m为A中关键词的数量； S2，获取电力文本数据集B及其标签数据集Y； S3，根据A中关键词的编码，对B中文本在A中出现的词语进行编码，得到B对应的文本向量数据集E； S4，构建关键词评估神经网络模型，该模型包含输入层、全连接层、注意力层和分类模型层；所述输入层用于输入文本向量和对应的标签；所述全连接层包括两个并行且结构相同的全连接神经网络，两个全连接神经网络的输入分别连接输入层的输出，并使用激活函数得到两个特征向量；所述注意力层对所述两个特征向量求和，并使用激活函数生成关键词和标签对应的注意力权重，将A中各关键词基于对应注意力权重进行加权，生成关键词加权集合D；所述分类模型层用于文本分类； S5，将E划分为训练集和测试集； S6，将所述训练集输入所述关键词评估神经网络模型，利用所述注意力权重计算各关键词相对于标签的重要性，生成相对重要性集合； S7，对A中各关键词按照相对重要性由高到低进行排序，筛选相对重要性高的关键词生成q种关键词组合； S8，使用q个关键词组合分别对B进行重新编码得到新的文本向量数据集，分别输入到分类模型中，得到q个分类模型的输出结果，选择分类准确率最高的关键词组合作为重新构建的简约关键词词典。

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