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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司梧州供电局申请的专利一种基于改进TF-IDF的客户用电安全智能分类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：CN115982349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211525623.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于改进TF-IDF的客户用电安全智能分类方法是由李金灿;王冰;黄燕;刘祥吉;杨霞琴;张君;李佩;梁耀元;陈远设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进TF-IDF的客户用电安全智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进TF‑IDF的客户用电安全智能分类方法，包括如下步骤：①预处理：将用检工单中的文本内容分为多个类别，并预处理为隐患内容文本数据集；②计算权重：通过改进TF‑IDF方法计算每一个词语的权重；③矩阵化；④建表；⑤生成表示向量；⑥分类；⑦验证。本发明通过提出针对于文本分类的改进TF‑IDF，并与word2vec词向量结合，既能保留语义又可以体现词语的重要性，在输入层和卷积层之间引入了注意力机制，利用注意力机制处理文本向量得到注意力矩阵，具有良好的泛化能力，可以达到更好的分类结果。

本发明授权一种基于改进TF-IDF的客户用电安全智能分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进TF-IDF的客户用电安全智能分类方法，其特征在于：包括如下步骤： ①预处理：将用检工单中的文本内容分为多个类别，并预处理为隐患内容文本数据集； ②计算权重：通过改进TF-IDF方法计算每一个词语的权重； ③矩阵化：用word2vec模型将原始文本转换为向量矩阵； 所述步骤③之后，还包括步骤： 结合：将所述步骤②中得到的每一个词语的权重，和所述步骤③中得到的向量矩阵，相结合形成词嵌入； ④建表：基于向量矩阵建立词汇-索引映射表，并和训练的词向量文件进行组合形成.npz文件； ⑤生成表示向量：将训练数据集中的每个词语用词向量表示，并拼接生成文本表示向量； ⑥分类：以文本表示向量作为输入，用卷积神经网络分类模型进行文本分类； ⑦验证：在验证集上运用准确率和F1值作为评估指标，验证模型的有效性； 所述改进TF-IDF方法是TF-IDF-ICP，在TF-IDF的基础上引入类内因子InterC和词距离因子DS，计算公式为： 式中，TF为平均词频，IDF为逆向文件频率； 所述TF-IDF-ICP的具体计算步骤为： 1）计算类内因子，首先统计某一类别j中特征项i在文档d中出现的次数，进而计算特征项i在类别j的标准差，最后对标准差求倒数表示特征项在类内的分布均匀程度； 2）计算词距离因子，统计文本中特征项个数并求出特征词最后出现和首次出现的位置序号之差，然后求差与特征项个数的比值； 3）计算特征项在文档中的平均词频TF，即统计特征项i在类别j所包含文档中出现的总次数； 4）计算逆向文件频率IDF，由总文件数除以包含该词语的文件的数目，再将得到的商取对数得到； 5）将以上计算得到的类内因子，词距离因子、词频和逆词频数值相乘获得特征项权重TF-IDF-ICP。

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