基于多层混合模型的电力数据自动分类分级方法及系统

本发明涉及电力信息化技术领域，本发明公开了基于多层混合模型的电力数据自动分类分级方法及系统，包括使用Skip_Gram模型对电力数据实体短语进行词向量训练及表示；将训练好的词向量输入多层卷积神经网络进行特征学习，提取电力文本数据语义信息；通过BiGRU层从字符向量序列中提取上下文信息；利用CapsNet网络进行文本深度特征学习，实现电力数据的自动分类分级。本方法能够很好地对电力文本数据进行处理、分级，进行电力文本数据的上下文的特征表示和分级的预测，具备电力数据自动分级功能，免去人工分级分类的效率低下问题。