基于电力营业厅等场所的课程学习策略
来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：
作者：李晨光, 张波, 赵骞, 陈小平
摘要：电力营业厅等场所的核心任务是对用户进行意图识别，目前意图识别方法需通过大量数据来辅助模型训练。但对这些场所而言，大规模地进行数据收集是非常困难的。因此在数据集样本数量受限的基础上，高效利用训练样本是非常重要的。该文针对电力意图识别这一任务提出一种基于语义距离的课程学习策略，可以对样本进行更高效的训练与学习。实验结果表明，在基于电力营业厅的意图识别这一任务上，该课程学习策略可明显提升业务的识别准确率。
关键词：自然语言处理, 深度学习意图识别, 电力营业厅, 课程学习
