文档名：基于深度强化学习的智能地址库信息分析方法
摘要：针对地址库内部的地址无法及时更新、系统无法正确识别等问题,采用耦合隐马尔可夫模型对语言接收部分进行优化,利用自然语言处理算法设计一个智能化地址库.在系统空闲时,通过将概念树与自身数据库进行对比、迭代以满足深度强化学习的检测.试验结果表明,采用耦合隐马尔可夫模型的语言模块检测正确率在90％以上,为地址库信息分析提供了一份可行方案.
Abstract：Inresponsetotheproblemsofdelayedupdatesofaddresseswithintheaddresslibraryandincorrectrecognitionbythesystem,acoupledhiddenMarkovmodelwasusedtooptimizethelanguagereceptionpart,andanintelligentaddresslibrarywasdesignedusingnaturallanguageprocessingalgorithms.Whenthesystemwasidle,thedetectionofdeepreinforcementlearningwasachievedbycomparinganditeratingtheconcepttreewithitsowndatabase.TheexperimentalresultsshowthatthelanguagemoduledetectionaccuracyusingacoupledhiddenMarkovmodelisabove90％,thusprovidingafeasiblesolutionforinformationanalysisofaddresslibraries.
作者：杜文勇 牛逸明 常利建Author：DuWenyong NiuYiming ChangLijian
作者单位：国家电网有限公司客户服务中心,天津300309
刊名：电气自动化 ISTIC
Journal：ElectricalAutomation
年，卷(期)：2024, 46(3)
分类号：TN914
关键词：智能地址库 耦合隐马尔可夫模型 自然语言处理 语言识别 深度强化学习
Keywords：intelligentaddresslibrary coupledhiddenMarkovmodel naturallanguageprocessing languagerecognition deepreinforcementlearn-ing
机标分类号：TP391TH165.3TN911
在线出版日期：2024年6月21日
基金项目：国家电网有限公司客户服务中心电力营销业务管理子系统设计开发实施项目基于深度强化学习的智能地址库信息分析方法[
期刊论文] 电气自动化--2024, 46(3)杜文勇 牛逸明 常利建针对地址库内部的地址无法及时更新、系统无法正确识别等问题,采用耦合隐马尔可夫模型对语言接收部分进行优化,利用自然语言处理算法设计一个智能化地址库.在系统空闲时,通过将概念树与自身数据库进行对比、迭代以满足深度...参考文献和引证文献
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