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　　专利摘要显示，本申请提供一种基于深度学习的可再生能源指标分配方法、系统及计算机程序产品，所述方法包括：获取预设时间段的文本数据集并进行数据预处理，获得核心语义序列；将核心语义序列转换为对应的预设维度的词向量序列；将词向量序列输入至预设的指标量化评估模型，以使所述指标量化评估模型输出各个文本指标与对应的各个影响强度；根据预设的量化评估规则从各个所述文本指标中确定若干最优文本指标；根据电量消费核算数据和各个所述最优文本指标，计算获得各个企业的指标数据集；根据各个指标数据集，采用LBWA‑改进熵权法确定各个所述最优文本指标的权重系数，进而分配当前周期各个企业的可再生能源指标，提高可再生能源指标分配的准确性与合理性。