自然语言处理技术在电力行业的应用分布。具体应用案例如下。很多人可能对将深度学习应用于自然语言处理很感兴趣，但是不知道从何入手。自然语言处理的神经网络模型介绍(http。//www.youtube.com/playlist？list = pl 3 fw 7 Lu 3 i5 jsnh 1 rnuwq _ TCYLNR 7 ekre 6)5。自然语言处理深度学习(牛津)(https。
自然语言处理技术在 电力行业 的 应用分布具体应用案例如下 电网检测警报 传统的电网检测警报无法对在短时间内对发生的警报事件做出准确的判断。鉴于目前监测报警信息效率低的现状，人工智能技术为电网业务提供了有效的解决方案。首先，通过自然语言处理技术对报警信息文本的特征进行分析和整理，并做好预处理工作。
基于Word2vec模型对监视警报信息进行矢量化，最后，针对报警信息的特点，建立了基于LSTM和CNN组合的监控报警事件识别模型。该模型可以通过与多种识别模型的比较，以验证本文方法的可行性和有效性。 智能电网检修问答系统 通过机器阅读理解技术将电网安规的文档进行读取和分析，然后把文档中的段落建索引。
电网维修人员可以通过自然语言问答的形式提出问题，并得到相关的答案指导。当维修人员向系统提问后，系统会先在索引里搜索相关段落，再从找到的段落中读出问题答案。搜索返回的是段落，系统将段落内容转精炼成回答短语，返回输出给维修人员。系统会理解文本内容，之后再抽取原文的一部分内容作为答案输出。系统依赖bert 模型预测出来文章当中哪一段能回答这个问题的概率最高。
学术的阅读理解数据集上，人能做到86.8, 最好的模型做到88.6了 渠道客户偏好分析系统 对于渠道客户的管理是电网行业当中的一个重要环节。通过自然语言处理技术，可以有效的提高电力公司对渠道客户的管理工作。智能渠道客户偏好分析系统能够通从客户对接业务项目的文本信息中识别客户对各种渠道使用的喜好程度客户与电网企业交互的活跃程度客户关注偏好类别, 有针对性地引导客户进行渠道转移, 减少渠道服务成本。
目前基于自然语言处理的实际应用有哪些？
主要有以下7种应用1. 文本分类文本分类Text ClassificaTIon文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。2. 语言建模语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，手写识别和统计学的机器翻译。
3. 语音识别语音识别是解决如何理解人类所说的问题。语音识别的任务是将包含口语在内的自然语言的声学信号转换成符合说话者预期的相应的单词序列。4. 说明生成说明生成是解决如何描述图像内容的问题，依照诸如照片等的数字图像生成和图像内容相关的文本描述。说明生成的语言模型用于根据图像生成标题，一些具体的应用包括描述场景的内容创建照片的标题描述视频5. 机器翻译机器翻译是指将一种语言的源文本转换为另一种语言。
机器翻译，从一种语言到另一种语言的文本或语音的自动翻译，是NLP最重要的应用之一。6.文档总结文档总结是指根据文本创建对应简短描述的任务。其语言模型用来输出基于完整文档的总结。相关应用如下创建文档标题。生成文档摘要。7. 问题回答问题回答是指给出一个主题如文本文档回答有关该主题的具体问题。
关于自然语言处理的新书有哪些推荐？
2017年，机器之心了解到李征刘洋教授等人正在写一本NLP领域的书《自然语言处理中的深度学习》，他们一直很期待这本书。本书介绍了深度学习在NLP常见问题中的应用，也探讨了NLP未来的研究方向，包括神经符号整合框架、基于记忆的模型先验知识融合以及无监督学习、生成学习、多模式学习、多任务学习和元学习等深度学习范式。
