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학술저널
저자정보
Myeong-Ha Hwang (Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) In-Tae Lee (Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) Chang-Hun Chae (Korea Electric Power Research Institute (KEPRI)) Nam-Joon Jung (Korea Electric Power Research Institute (KEPRI))
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제12호
발행연도
2020.12
수록면
1,808 - 1,815 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.12.1808

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Since the advent of deep learning technology, research and development have been conducted in various fields. In particular, deep learning technology related to embedding that vectorizes the similarity between words has been attracting attention in the natural language processing sector. However, this technology has not been applied to the electric power industry, and no corresponding service frameworks have been developed. Moreover, thousands of knowledge documents produced by electric generator operation experts have been collected for about 20 years by Korea Electric Power Corporation, but they have rarely been applied to electric generator operation. Therefore, this report proposes Gen2Vec, a search engine-based framework for operating power plant using deep learning technology. Gen2Vec can be the core engine of the knowledge system for power plant operators and can be used in search and chatbot services for power plant operation programs and new employee education.
#Deep Learning #Natural Language Processing #Power Generation #Diagnostic Service #Text Mining #Framework

목차

Abstract
1. 서론
2. Related Work
3. Proposed Gen2Vec Framework
4. Experiments and Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
R. Madhavan / 2018 / Natural language processing current applications and future possibilities google schola A. Ittai / 2011 / Advances in metric embedding theory / Advances in Mathematics 228:3026~3126 google schola Y. Bengio / 2003 / A neural probabilistic language model / Journal of Machine Learning 3:1137~1155 google schola T. Mikolov / 2013 / Distributed representations of words and phrases and their compositionality / Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems(NIPS) 2:3111~3119 google schola T. Mikolov / 2013 / Efficient estimation of word representations in vector space / Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR) google schola

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