电力文本识别模型构建方法、电力设备维修方法和装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了电力文本识别模型构建方法、电力设备维修方法和装置。电力文本识别模型构建方法的一具体实施方式包括：获取样本集；基于样本集执行以下训练步骤：将样本输入至输入层，得到词向量集；将样本对应的词向量集分别输入至第一特征提取模型和第二特征提取模型，得到第一特征向量集和第二特征向量集；将第一特征向量集和第二特征向量集输入至输出层，得到实体标注信息；将实体标注信息与样本实体标注信息进行比较；根据比较结果确定初始电力文本识别模型是否达到优化目标；响应于确定初始电力文本识别模型达到优化目标，将初始电力文本识别模型确定为电力文本识别模型。该实施方式可以提高电力设备运行的安全性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
电力文本识别模型构建方法、电力设备维修方法和装置


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及电力文本识别模型构建方法、电力设备维修方法和装置。

技术介绍

[0002]在电力领域，识别电力设备的检修记录、维护手册等大量文本数据中的实体信息对电力系统的运行有重要意义。目前，在对电力设备的文本数据进行实体识别时，通常采用的方式为：采用双向长短期记忆网络与条件随机场模型结合的方式识别电力设备的文本数据，得到实体标注信息，以用于确定根据电力设备图像确定的故障信息的维修方案。
[0003]然而，专利技术人发现，当采用上述方式对电力设备的文本数据进行识别时，经常会存在如下技术问题：第一，双向长短期记忆网络更适用于双向捕捉全文的特征向量，但在提取局部特征向量时效果较差，根据双向长短期记忆网络提取的特征向量进行实体识别，导致得到的实体识别结果的准确性较低，从而导致根据实体识别结果确定的维修方案的准确性较低，进而造成电力设备在维修之后运行时的安全性较低。
[0004]第二，实体识别结果的准确性较低，导致根据实体识别结果确定的维修方案的准确性较低，从而造成电力设备在维修之后运行时的安全性较低。
[0005]第三，仅通过电力设备图像判断故障类型，准确率较低，从而进一步导致产生二次维修的次数较多，浪费维修资源。
[0006]第四，在对实体标识进行匹配时，仅采用语义特征提取的方式提取词向量特征，对于单个汉字特征匹配的准确度较低，导致实体标识匹配的准确度较低，从而造成通过实体标识匹配的维修方案与故障类型的适配性较低，进一步导致产生二次维修的次数较多浪费维修资源。
[0007]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0008]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0009]本公开的一些实施例提出了电力文本识别模型构建方法、电力设备维修方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
[0010]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种电力文本识别模型构建方法，该方法包括：获取样本集，其中，上述样本集中的样本包括样本电力文本信息和样本实体标注信息；基于上述样本集执行以下训练步骤：将上述样本集中的至少一个样本分别输入至初始
电力文本识别模型的输入层，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集；将上述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集分别输入至初始电力文本识别模型包括的第一特征提取模型和第二特征提取模型，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集；将上述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集输入至初始电力文本识别模型的输出层，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息；将上述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息与样本实体标注信息进行比较；根据比较结果确定初始电力文本识别模型是否达到预设的优化目标；响应于确定初始电力文本识别模型达到上述优化目标，将初始电力文本识别模型确定为训练完成的电力文本识别模型。
[0011]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种电力设备维修方法，该方法包括：获取目标电力设备的设备巡检信息；对上述设备巡检信息进行故障检测处理，得到设备故障信息；响应于确定上述设备故障信息满足预设故障条件，对上述设备故障信息进行分词处理，得到故障关键词集合；将预设关键词和上述故障关键词集合中的各个故障关键词确定为查询关键词集合；根据上述查询关键词集合和预先生成的设备维修知识图谱，生成设备维修信息，其中，上述设备维修知识图谱是基于电力文本识别模型预先生成的，上述电力文本识别模型采用如第一方面任一实现方式所描述的方法构建；根据上述设备维修信息，控制相关联的维修设备对上述目标电力设备执行设备维修操作。
[0012]第三方面，本公开的一些实施例提供了电力文本识别模型构建装置，装置包括：获取单元，被配置成获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本电力文本信息和样本实体标注信息；执行单元，被配置成基于所述样本集执行以下训练步骤：将所述样本集中的至少一个样本分别输入至初始电力文本识别模型的输入层，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集；将所述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集分别输入至初始电力文本识别模型的第一特征提取模型和第二特征提取模型，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集；将所述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集输入至初始电力文本识别模型的输出层，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息；将所述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息与样本实体标注信息进行比较；根据比较结果确定初始电力文本识别模型是否达到预设的优化目标；响应于确定初始电力文本识别模型达到所述优化目标，将所述初始电力文本识别模型作为训练完成的电力文本识别模型。
[0013]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种电力设备维修装置，装置包括：获取单元，被配置成获取目标电力设备的设备巡检信息；检测单元，被配置成对上述设备巡检信息进行故障检测处理，得到设备故障信息；分词单元，被配置成应于确定上述设备故障信息满足预设故障条件，对上述设备故障信息进行分词处理，得到故障关键词集合；确定单元，被配置成将预设关键词和上述故障关键词集合中的各个故障关键词确定为查询关键词集合；生成单元，被配置成根据上述查询关键词集合和预先生成的设备维修知识图谱，生成设备维修信息；控制单元，被配置成根据上述设备维修信息，控制相关联的维修设备对上述目标电力设备执行设备维修操作。
[0014]第五方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得
一个或多个处理器实现上述第一或第二方面任一实现方式所描述的方法。
[0015]第六方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一或第二方面任一实现方式所描述的方法。
[0016]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的电力设备维修方法可以提高电力设备运行的安全性。具体来说，造成电力设备在维修之后运行时的安全性较低原因在于：双向长短期记忆网络更适用于双向捕捉全文的特征向量，但在提取局部特征向量时效果较差，根据双向长短期记忆网络提取的特征向量进行实体识别，导致得到的实体识别结果的准确性较低，从而导致根据实体识别结果确定的维修方案的准确性较低，当维修方案未能解决对应的故障时，进而造成电力设备在维修之后运行时的安全性较低。基于此，本公开的一些实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力文本识别模型构建方法，包括：获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本电力文本信息和样本实体标注信息；基于所述样本集执行以下训练步骤：将所述样本集中的至少一个样本分别输入至初始电力文本识别模型的输入层，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集；将所述至少一个样本中的每个样本对应的词向量集分别输入至初始电力文本识别模型包括的第一特征提取模型和第二特征提取模型，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集；将所述至少一个样本中的每个样本对应的第一特征向量集和第二特征向量集输入至初始电力文本识别模型的输出层，得到所述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息；将所述至少一个样本中的每个样本对应的实体标注信息与样本实体标注信息进行比较；根据比较结果确定初始电力文本识别模型是否达到预设的优化目标；响应于确定初始电力文本识别模型达到所述优化目标，将初始电力文本识别模型确定为训练完成的电力文本识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练步骤还包括：响应于确定初始电力文本识别模型未达到所述优化目标，调整初始电力文本识别模型的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，使用调整后的初始电力文本识别模型作为初始电力文本识别模型，再次执行所述训练步骤。3.一种电力设备维修方法，包括：获取目标电力设备的设备巡检信息；对所述设备巡检信息进行故障检测处理，得到设备故障信息；响应于确定所述设备故障信息满足预设故障条件，对所述设备故障信息进行分词处理，得到故障关键词集合；将预设关键词和所述故障关键词集合中的各个故障关键词确定为查询关键词集合；根据所述查询关键词集合和预先生成的设备维修知识图谱，生成设备维修信息，其中，所述设备维修知识图谱是基于电力文本识别模型预先生成的，所述电力文本识别模型采用如权利要求1
‑
2中任一所述的方法构建；根据所述设备维修信息，控制相关联的维修设备对所述目标电力设备执行设备维修操作。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述设备维修知识图谱是通过以下步骤基于所述电力文本识别模型预先生成的：获取样本设备文本信息集，其中，所述样本设备文本信息集中的样本设备文本信息对应有设备信息类型；对于所述样本设备文本信息集中的每个样本设备文本信息，将所述样本设备文本信息输入所述电力文本识别模型，得到设备实体标注信息，其中，所述设备实体标注信息包括各个设备实体标识；对于所得到的每个设备实体标注信息，对所述设备实体标注信息进行实体关系抽取处
理，得到至少一个三元组信息，其中，所述至少一个三元组信息中的三元组信息包括两个实体标识和对应两个实体标识的实体关系；根据所得到的各个三元组信息构建设备维修知识图谱。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述设备实体标注信息进行实体关系抽取处理，得到至少一个三元组信息，包括：对所述设备实体标注信息包括的各个...

【专利技术属性】
技术研发人员：程志华，周春雷，刘文思，宣东海，曾菁菁，卢彩霞，杜晔，唐志涛，李霄铭，余翔，傅哲宁，谢景宇，谢丹鸿，陈汉城，
申请(专利权)人：国家电网有限公司大数据中心国网信息通信产业集团有限公司国网福建省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：