CN113011183A - 一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，包括：构建电力领域词典；根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注，本发明帮助实现电力领域非结构化文本（比如调度日志、技术文档等）的自动结构化，从中提取电网故障、缺陷、运行、气象环境等信息，辅助电网运行控制数据快速、精确、便捷的检索查询，为进一步挖掘和应用数据、提升电网运行水平提供可靠的技术支撑。
Description
技术领域
本发明属于电力系统自动化技术领域，尤其涉及一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法及系统。
背景技术
近些年来，我国经济发展迅速，用电量大幅度增长。与此同时，电力网络规模逐步扩大，复杂程度越来越高，电网调度操作更加频繁，调度数据量也快速的增长。为了适应电网的快速发展，电力企业需要不断提高其电网调度管理水平。
由于历史原因，部分调度运行数据以文本的形式进行记录和存储。由于此类文本是分析和挖掘电网运行的重要数据来源，需要通过对这些文本数据进行分析挖掘和结构化处理，从而对查询检索，统计分析，以及新能源合理调度消纳、故障关联分析等工作提供支撑，然而，目前并无很好的方法对此类非结构化文本进行处理。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明提供一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，能够更准确的对电力领域非结构化文本进行分词。
本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的：
第一方面，提供了一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法,包括：
构建电力领域词典；
根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；
通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
结合第一方面，进一步的，所述构建电力领域词典包括为：在通用词库基础上增加电力系统专业术语，并对词库中的单词进行词性和词频标注。
结合第一方面，进一步的，所述构建电力领域词典还包括通过TextRank算法从调度规程、稳定限额规程、技术标准和技术规范中提取关键词分类存储到电力领域词典中。
结合第一方面，进一步的，对所需处理的电力调控领域非结构化文本采用DoubleArrayTrie实现最长匹配分词。
结合第一方面，进一步的，所述最长匹配分词具体为：
假设词表中最长的词由m个字组成，每次进行切分时总是从待切分的句子中截取一个长度为m的匹配字段w，查找分词词典，若其在词典中，则匹配成功，匹配字段w作为一个新词被切分出来，若其不在词典中，则匹配失败，从w中去掉最后一个字进行新的匹配，直到匹配成功为止；每完成一次匹配就将匹配成功的单词从句子中去掉，按照前述方法重复进行切分，直至切分完所有的词为止。
第二方面，提供了一种电力调控领域非结构化文本数据处理系统,其特征在于：
词典构建模块：用于构建电力领域词典；
分词模块：用于根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；
词性标注模块：用于通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
本发明有益效果：本发明通过电力领域词典定义、DoubleArrayTrie最长匹配分词、CRF结合自定义词典进行词性标注、CRF结合词性标注进行命名实体识别模块。电力领域词典定义、DoubleArrayTrie最长匹配分词算法为基础模块，主要提取电网领域特殊词汇，包括：场站名称、线路名称、设备动作等，实现调度人员搜索词语和电网数据内容的精准分词。CRF词性标注算法实现基于机器学习的文本词性标注，结合自定义词库对标注结果进行纠正，从而活的适用于电力领域的词性标注序列。命名实体识别对词性标注序列进行进一步的合并优化，准确识别出电力领域专用实体。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为电网调度日志结构化应用效果图。
具体实施方式
为了进一步描述本发明的技术特点和效果，以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步描述。
实施例1
如图1-2所示，本发明公开了提供了一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，包括如下步骤：
步骤一、构建电力领域词典。
在通用词库的基础上扩充电力系统专业术语，如“黄金埠电厂”、“宾金直流”、“励磁涌流”、“断路器”、“自动化”等，添加词性标签和词频（通过对历史语料库进行遍历获得）。另外，从调度规程、稳定限额规程、技术标准、规范等非结构化文件中，利用TextRank算法提取关键词，分类存储到对应的字典表中。
步骤二、根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词。
由于电力领域词汇的专用性和特殊性，采用基于传统机器学习和深度学习的模型会导致专有词汇识别不准，这将导致后续词性标注及实体识别的准确率下降，因此，此处采用基于词典的分词算法。选择DoubleArrayTrie可以高效实现最长匹配分词，既能满足专有词汇识别的准确性，又具备“高吞吐量”的特点，实现快速分词。
最长匹配分词算法的基本思想是：假设词表（一句话中分完词后的词语列表）中最长的词由m个字（程序中m=5）组成，每次进行切分时总是从待切分的句子中截取一个长度为m的匹配字段w，查找分词词典。
1）若在词典中，则匹配成功。匹配字段w作为一个新词被切分出来。
2）若不在词典中，则匹配失败，从w中去掉最后一个字，进行新的匹配。如此进行下去，直到匹配成功为止。
3）如果完成一次匹配就将匹配成功的单词从句子中去掉，按照上述步骤重复进行切分，直至切分完所有的词为止。
假设一长度为m的字符串，DoubleArrayTrie（简称DAT）这种基于Trie树的数据结构最多m次匹配即可完成一次查找，保证了检索速度，提高了空间利用率。它本质是一个确定的有限状态自动机（DFA），每个节点代表自动机的一个状态，根据变量的不同，进行状态转移，当到达结束状态或者无法转移的时候，完成查询。
步骤三、通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
CRF（Conditional Random Field）条件随机场模型是一种典型的判别式模型，它在观测序列的基础上对目标序列进行建模，重点解决“序列化标注问题”，就是给定的输出识别序列Y和观测序列X，通过定义条件概率P(Y|X)来描述模型。
具体过程如下：
1）从电网生产环境收集部分文档素材并进行人工词性标注，将标注好的素材与人民日报2014语料库进行合并。
2）以当前位置的前后2个位置范围内的子串及其标记作为观察窗口，得到相应的特征函数，进行CRF模型训练。
3）使用Viterbi算法实现最优路径（概率最大标注）的求解，得到最终标注序列。
4）词性标注会隐含进行文本分词，存在分词错误的可能性，因此，需要使用上步分词结果对标注序列进行修正，一方面修正对电力词汇的错误分词，另一方面使用自定义词典中的词性修正CRF词性标注的结果。
（4）CRF结合词性标注实现实体识别
此模块的目标是对命名实体标注为同一个实体的相邻的、多个单词进行合并，构成复合词。比如，前步词性标注的结果是[房山/nst,电厂/n]，而实体识别则是[房/n-s,山/n-m,电/n-m,厂/n-e]，那么可以根据实体识别的结果将“房山电厂”合并成一个词。
实施例2
提供了一种电力调控领域非结构化文本数据处理系统,其特征在于：
词典构建模块：用于构建电力领域词典；
分词模块：用于根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；
词性标注模块：用于通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
本发明帮助实现电力领域非结构化文本（比如调度日志、技术文档等）的自动结构化，从中提取电网故障、缺陷、运行、气象环境等信息，辅助电网运行控制数据快速、精确、便捷的检索查询，为进一步挖掘和应用数据、提升电网运行水平提供可靠的技术支撑。
上述实施例不以任何形式限定本发明，凡采取等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法,其特征在于，包括：
构建电力领域词典；
根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；
通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
2.根据权利要求1所述的一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，其特征在于，
所述构建电力领域词典包括为：在通用词库基础上增加电力系统专业术语，并对词库中的单词进行词性和词频标注。
3.根据权利要求2所述的一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，其特征在于，所述构建电力领域词典还包括通过TextRank算法从调度规程、稳定限额规程、技术标准和技术规范中提取关键词分类存储到电力领域词典中。
4.根据权利要求1所述的一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，其特征在于，对所需处理的电力调控领域非结构化文本采用DoubleArrayTrie实现最长匹配分词。
5.根据权利要求4所述的一种电力调控领域非结构化文本数据处理方法，其特征在于：所述最长匹配分词具体为：
假设词表中最长的词由m个字组成，每次进行切分时总是从待切分的句子中截取一个长度为m的匹配字段w，查找分词词典，若其在词典中，则匹配成功，匹配字段w作为一个新词被切分出来，若其不在词典中，则匹配失败，从w中去掉最后一个字进行新的匹配，直到匹配成功为止；每完成一次匹配就将匹配成功的单词从句子中去掉，按照前述方法重复进行切分，直至切分完所有的词为止。
6.一种电力调控领域非结构化文本数据处理系统,其特征在于：
词典构建模块：用于构建电力领域词典；
分词模块：用于根据构建的电力领域词典对所需处理的电力调控领域非结构化文本进行分词；
词性标注模块：用于通过CRF模型根据电力领域词典对分词后的词进行词性标注。
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