摘 要：针对实际电力基建施工问题数据集庞大，导致运监管理难度较大的问题，本文提出一种基于朴素贝叶斯分类器的电力基建施工问题文本分类方法，实现对施工问题的自动分类工作。首先整理收集施工问题数据集，然后将施工问题短文本进行中文分词，构建特征向量空间，最后采用朴素贝叶斯分类器对施工问题文本进行分类，并通过实例分析证明了本文所用方法的有效性与优越性。
关键词：施工问题；中文分词；朴素贝叶斯；文本分类
中图分类号：TP391；O212.8 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）17-0017-03
Text Classification Research on Power Infrastructure Construction Problems
XIE Zhiwei1，FENG Honghuai2，XU Ruiqi3，LI Huifu3
（1.Guangzhou Power Supply Bureau Co.，Ltd.，Guangzhou 510620，China；2.Guangzhou Suinengtong Integrated Energy Co.，Ltd.，Guangzhou 510620，China；3. Guangdong University of Technology，School of Automation，Guangzhou 510006，China）
Abstract：Aiming at the huge dataset of actual power infrastructure construction problems，it is difficult to manage the operation and supervision. This paper proposes a text classification method based on Naive Bayesian classifier for power infrastructure construction，which realizes the automatic classification of construction problems. Firstly，collect the construction problem data set，and then use the Chinese text segmentation of the short text of the construction problem to construct the feature vector space. Finally，the Naive Bayes classifier is used to classify the text of the construction problem. The validity and superiority of the method used in this paper are proved by an example analysis.
Keywords：construction problems；Chinese word segmentation；Naive Bayes；text classification
基金项目：本文系广东省科技计划项目：计及风电的电网短期负荷预测系统关键技术研究（项目编号：2016A010104016）资助。
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作者简介：
谢志炜（1984-），男，汉族，广东广州人，工程师，硕士，研究方向：配电网工程管理、配电网工程造价管理、配电网规划；
冯鸿怀（1981-），男，汉族，广东恩平人，信息系统项目管理师，研究方向：电力行业信息化、大数据分析；
通讯作者：
许锐埼（1995-），男，汉族，广东潮阳人，硕士研究生，研究方向：电力数据挖掘分析；
李慧夫（1994-），男，汉族，湖北咸宁人，硕士研究生，研究方向：电力数据挖掘分析。