CN105955960A - 基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于语义框架的电网缺陷文本信息挖掘方法。挖掘电网缺陷文本中的特征信息，用于实现各种缺陷自动统计需求。现有的统计方法基于人工，不仅费时费力，而且正确率受主观影响大。本发明首先进行缺陷文本句法结构知识提取和本体字典构建；然后运用语义槽填充方法，将缺陷文本的关键词填入语义槽；接着利用语义关联度算法将乱序的槽整合为语义框架；最后，进行词串合并，实现语义框架的精简。语义框架构建完成后，可方便地实现不同需求的缺陷自动统计。本发明对缺陷文本的统计准确率高，应用方便。

Description

基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体是涉及基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法。

背景技术

电网企业在设备运维管理过程中，会以中文形式记录设备的故障、缺陷、检修、消缺等信息。这些信息以文本形式保存在信息管理系统中，不仅反映电力设备个体健康状态的既往史，还蕴藏着丰富的同类设备可靠性信息。从中文文本信息到容易被使用的可靠性信息，需要探索复杂的信息挖掘技术和信息挖掘过程。目前上述信息挖掘难题尚未得到完善解决。电网企业每年要进行的设备缺陷分类与分析统计工作，往往依靠人工进行，不仅工作量大，耗时耗力，而且由于主观因素和经验差异，分类与统计工作的正确性难以验证。因此基于缺陷文本的信息挖掘技术研究十分重要和迫切。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法。

在电网缺陷文本中，语义框架可视为描述一个缺陷事件的最小单元。一个完整语义框架(frame)可由四个语义槽(slot)构成，分别为：F＝{Pb,Ps,A,C}。其中，F表示语义框架，Pb、Ps、A、C为语义槽，分别表示设备大部件、小部件、缺陷属性和缺陷程度。语义槽是语义框架的元素，分为核心语义槽与非核心语义槽。其中，Ps与A为核心语义槽；Pb与C为非核心语义槽。

本发明定义近距离匹配算法如下：以核心语义槽a为基点，取非核心语义槽b，定义a与b之间的字符数为路径距离Dis(a,b)。Dis(a,b)越小，表示语义槽关联度越大，故选择与a最小路径距离的b与之匹配。

本发明方法包括以下步骤：

步骤1：分词。基于隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)对缺陷文本进行分词。

步骤2：词频特征提取。对分词结果进行词频统计，从高频到低频对词语排序，并剔除符号、人名、地名等停用词。

步骤3：共现特征提取。Pb、Ps、A、C四槽共同出现的情况不多，缺陷文本中大部分的语义框架都存在缺槽现象，非核心槽Pb与C常常缺失，核心槽Ps与A总是存在的(极个别特殊案例除外)。

步骤4：词位特征提取。四个槽的位置顺序具有很强的规律性，最典型的排列顺序为Pb-Ps-A-C，Pb-Ps-C-A。

步骤5：构建本体字典。参考国标、导则和相关规程，对上述高频词进行筛选、分类，基于本体论构建字典。本体论最早起源于哲学领域，是对客观存在的事物及其事物之间的关系的抽象概括。这一步目前需要手工构建，工作量大。

上述步骤1-5是对所有历史缺陷文本进行综合处理，实现缺陷文本句法结构知识的获取和本体字典的构建。这是文本挖掘的基础工作。

步骤6：槽填充。基于本体字典，提取文本中的有意义词，填入槽中，并记录词位信息。其中，词位信息是指某词首字之前的所有字符数目；有意义词分为本体字典中的词条和数字两类，数字一律填入C槽。

步骤7：语义框架构建。利用近距离匹配方法，根据语义关联度进行各类槽之间的匹配。语义框架由经过匹配的槽构成，考虑到槽缺失的情况，一个语义框架可能包含2～4个槽。

步骤8：词串合并。在一个语义框架中，连续的Ps槽，如Ps₁、Ps₂、···、Ps_n可合并为一个新的Ps槽，即：Ps₁Ps₂Ps₃···Ps_n＝Ps。同时，新的Ps作为有意义字串加入本体字典。

上述步骤6-8是对每一条具体缺陷文本进行处理，通过槽填充、语义框架构建和词串合并功能，实现缺陷文本中关键缺陷信息的挖掘。

针对经过6-8步骤处理过的所有缺陷，实现可靠性方面的各种统计功能。比如：a.针对某一设备，统计既往发生的缺陷种类以及数量；b.针对某一地区，统计某类设备发生缺陷的数量以及缺陷种类；c.在某地区某时间段内，针对某类设备的各类大部件，统计发生的缺陷类型和数量；等等。上述统计结果可以为设备设计、制造、运维等提供依据。

本发明的有益效果：本发明对缺陷文本的统计准确率高，应用方便。

附图说明

图1为槽填充实例图；

图2为语义框架构建图；

图3有载分接开关缺陷种类与数量的关系图。

具体实施方式

以下结合实例对本发明具体的实施步骤作进一步说明：

步骤1：分词。基于隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)对缺陷文本进行分词。

步骤2：词频特征提取。对分词结果进行词频统计，从高频到低频对词语排序，并剔除符号、人名、地名等停用词。

步骤3：共现特征提取。Pb、Ps、A、C四槽共同出现的情况不多，缺陷文本中大部分的语义框架都存在缺槽现象，非核心槽Pb与C常常缺失，核心槽Ps与A总是存在的(极个别特殊案例除外)。

步骤4：词位特征提取。四个槽的位置顺序具有很强的规律性，最典型的排列顺序为Pb-Ps-A-C，Pb-Ps-C-A。

步骤5：构建本体字典。参考国标、导则和相关规程，对上述高频词进行筛选、分类，基于本体论构建字典。本体论最早起源于哲学领域，是对客观存在的事物及其事物之间的关系的抽象概括。这一步目前需要手工构建，工作量大。

上述步骤1-5是对所有历史缺陷文本进行综合处理，实现缺陷文本句法结构知识的获取和本体字典的构建。这是文本挖掘的基础工作。

步骤6：槽填充。基于本体字典，提取文本中的有意义词，填入槽中，并记录词位信息。其中，词位信息是指某词首字之前的所有字符数目；有意义词分为本体字典中的词条和数字两类，数字一律填入C槽。

步骤7：语义框架构建。利用近距离匹配方法，根据语义关联度进行各类槽之间的匹配。语义框架由经过匹配的槽构成，考虑到槽缺失的情况，一个语义框架可能包含2～4个槽。

步骤8：词串合并。在一个语义框架中，连续的Ps槽，如Ps₁、Ps₂、···、Ps_n可合并为一个新的Ps槽，即：Ps₁Ps₂Ps₃···Ps_n＝Ps。同时，新的Ps作为有意义字串加入本体字典。

上述步骤6-8是对每一条具体缺陷文本进行处理，通过槽填充、语义框架构建和词串合并功能，实现缺陷文本中关键缺陷信息的挖掘。在后面将以实例给出示范。

统计应用。针对经过6-8步骤处理过的所有缺陷，实现可靠性方面的各种统计功能。比如：a.针对某一设备，统计既往发生的缺陷种类以及数量；b.针对某一地区，统计某类设备发生缺陷的数量以及缺陷种类；c.在某地区某时间段内，针对某类设备的各类大部件，统计发生的缺陷类型和数量；等等。上述统计结果可以为设备设计、制造、运维等提供依据。

下面以一条缺陷文本为例分析文本的处理流程，然后再展示部分统计结果，其结果基于某电网公司2004-2013十年间共保存的1616条变压器缺陷文本。

待处理的缺陷描述文本为：#1主变呼吸器硅胶变色，散热片渗油，有载分接开关拒动。

1)槽填充。

执行槽填充算法，根据本体字典依次将文本中的有意义词填入各槽，得到如图1所示的初始框架。

2)语义框架构建。

根据初始框架中各类词的词位信息，计算词与词之间的距离远近，然后根据构建规则进行匹配，如图2示意。以Ps(或A)为核心，利用作差比较法，可得与Ps(或A)语义相关度最大的其他槽，构建出中间语义框架。例如，寻找“硅胶”的匹配槽时，Dis(“硅胶”,“变色”)＝|8-10|＝2，Dis(“硅胶”,“渗油”)＝|8-16|＝8，故“变色”离“硅胶”更近，二者应当匹配。处理结果如表1所示，词语按文本顺序排列。

表1语义框架结果

3)词串合并。

表1中，第一行与第二行除Ps外，其余三个槽都相同，因而合并两行的Ps，记为“呼吸器硅胶”，并将此词串作为有意义字串存入本体字典。当有多行存在这样的情况时，以两行为单位依次合并。词串合并一方面使结构化数据更精确，另一方面也可自动完善字典。本例词串合并后的结果如表2所示。需说明的是，实际应用中本体字典词用编码表示。

表2词串合并后的结果

部分统计结果：

统计该电网十年间变压器有载分接开关的缺陷种类与数量，结果如图3所示。其中，横坐标为基于国标的有载分接开关九大类缺陷，1-9分别代表：1绝缘性能，2直流电阻，3抗短路能力，4温度，5油性能，6老化，7机械特性，8外观，9通信；纵坐标代表相应缺陷发生的次数。例如，“绝缘性能”为54，表示该电网变压器有载分接开关发生54次绝缘性能缺陷；“油性能”缺陷数最多，有183次，说明有载分接开关的“油性能”容易出现缺陷。

本发明第一次将语义框架与语义槽理论应用于电网缺陷文本，并自主提出近距离匹配算法、词串合并的方法，解决了句子成分难以划分的问题，为缺陷文本的信息挖掘提供了另一种技术。经处理后的文本，可以方便地进行各类统计，大大节约了人工劳动。

Claims (3)

1.基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1：分词；

采用基于隐马尔科夫模型对缺陷文本进行分词；

步骤2：词频特征提取；

对分词结果进行词频统计，从高频到低频对词语排序，并剔除符号、人名、地名；

步骤3：共现特征提取；

Pb、Ps、A、C四槽共同出现的情况不多，缺陷文本中大部分的语义框架都存在缺槽现象，非核心槽Pb与C常常缺失，核心槽Ps与A总是存在；

其中Pb、Ps、A、C为语义槽，分别表示设备大部件、小部件、缺陷属性和缺陷程度，这四个语义槽构成一个完整语义框架；

步骤4：词位特征提取；

四个槽的位置顺序具有很强的规律性，最典型的排列顺序为Pb-Ps-A-C，Pb-Ps-C-A；

步骤5：构建本体字典；

参考国标、导则和相关规程，对高频词进行筛选、分类，基于本体论构建字典；

上述步骤1-5是对所有历史缺陷文本进行综合处理，实现缺陷文本句法结构知识的获取和本体字典的构建；

步骤6：槽填充；

基于本体字典，提取文本中的有意义词，填入槽中，并记录词位信息；其中，词位信息是指某词首字之前的所有字符数目；有意义词分为本体字典中的词条和数字两类，数字一律填入C槽；

步骤7：语义框架构建；

利用近距离匹配方法，根据语义关联度进行各类槽之间的匹配；语义框架由经过匹配的槽构成，考虑到槽缺失的情况，一个语义框架可能包含2~4个槽；

步骤8：词串合并；

在一个语义框架中，连续的Ps槽合并为一个新的Ps槽，同时，新的Ps作为有意义字串加入本体字典；

上述步骤6-8是对每一条具体缺陷文本进行处理，通过槽填充、语义框架构建和词串合并功能，实现缺陷文本中关键缺陷信息的挖掘。

2.根据权利要求1所述的基于语义框架的电网缺陷文本挖掘方法，其特征在于：所述近距离匹配方法具体是：以核心语义槽a为基点，取非核心语义槽b，定义a与b之间的字符数为路径距离Dis(a,b)；Dis(a,b)越小，表示语义槽关联度越大，故选择与a最小路径距离的b与之匹配。

3.基于语义框架的电网缺陷文本挖掘应用，其特征在于采用权利要求1所述的方法，包括：

a.针对某一设备，统计既往发生的缺陷种类以及数量；

b.针对某一地区，统计某类设备发生缺陷的数量以及缺陷种类；

c.在某地区某时间段内，针对某类设备的各类大部件，统计发生的缺陷类型和数量。