关键词:
智能搜索
电力财务
命名实体识别
意图识别
系统设计
摘要:
在数字化转型的背景下,电力财务行业对高效信息管理与查询的需求日益迫切,自然语言处理(NLP)技术,特别是命名实体识别(NER),为解决这一问题提供了有力支持。本文针对电力财务领域的特点,提出了一种结合网络模型的命名实体识别方法,通过引入预训练模型BERT学习字符与实体标签的对应规律,结合BiLSTM提取上下文特征,并利用CRF学习标签转移规则,精准识别财务科目、成本项目、政策发布等关键实体。同时,本文创新性地提出基于“意图识别”的用户查询语义表示搜索方式,运用BERT预训练模型和TextCNN等深度学习技术,深入挖掘用户查询的真实意图。通过全面设计多元功能模块并结合电力财务领域的特性,本研究实现了一套智能搜索系统,显著提升了信息查询效率与准确性,为电力财务行业的数字化转型提供了切实可行的解决方案。