一种适用于不平衡小样本电力敏感数据的识别方法及系统

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种适用于不平衡小样本电力敏感数据的识别方法及系统。本发明对电力负面清单数据从两个维度对数据进行标注，即根据数据的敏感程度将数据标记为敏感或者不敏感，之后，再根据各类样本的数量将其标记为“少类别”或“多类别”，以此来引入标签间的关联信息。数据标注完成之后，使用双分支网络BERT‑Att‑KAN进行训练学习，其中BERT‑Att‑KAN的一个分支用于识别数据的敏感性，另一个分支用于判断数据的样本分布类别。本发明提升了电力负面清单数据的识别准确度。