[发明专利]一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法在审

专利信息
申请号: 202111193129.5 申请日: 2021-10-13
公开(公告)号: CN113869054A 公开(公告)日: 2021-12-31
发明(设计)人: 贾博森;黄少远;张恒;王晓飞;张宇熙;彭国政;赵娟;朱克平;谢颖捷 申请(专利权)人: 天津大学;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
主分类号: G06F40/295 分类号: G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35;G06F40/151;G06Q10/10;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 济南光启专利代理事务所(普通合伙) 37292 代理人: 张瑜
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 电力 领域 项目 特征 识别 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法,包括如下步骤:根据电力项目文档提炼电力领域的项目特征,基于项目特征建立项目业务标签体系;对电力项目文档进行文本预处理;借助文本标注工具对预处理后的电力项目文档进行实体标注,生成电力项目文档所对应的BIO格式数据集;利用ERNIE模型、Bi‑GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型,将BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型;利用实体识别模型对新的电力项目文档进行特征识别。本发明可以电力项目文档进行精简,有效节省项目文档管理成本,帮助公司合理安排项目计划管理。

技术领域

本发明属于命名实体识别与深度学习技术领域,具体涉及一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法。

背景技术

信息管理智能化是信息化的更高阶段,延续着信息化管理的工作流程,智能化应用更高层次的IT技术,以解决信息化系统工作流动过程中尚未解决的深层学习、预测、自动判别和决策的科学计算工作。在传统的项目管理信息系统的基础上,通过加入智能化技术手段可以实现项目管理的进一步智能化和信息化,并且可以更精准地挖掘数据背后隐藏的知识。

面对公司持续深化改革发展的新形势,公司综合计划作为战略导向性的总抓手亟须适应性完善,而且项目计划管理的科学合理安排更是重中之重。公司各专项的项目具有不同的特征点与管理标准,如何在公司的海量项目数据中实现特征标签识别与提取,并构建适应各项目特征的标签体系,提出差异化管理策略,是发展完善的难点之一。

无论是外部环境的深刻影响还是内部环境的自我驱动均要求相关电力公司尽快开展适应新形势、新战略体系的项目管理研究。各公司需要基于战略需求和发展定位,研究适应公司新战略、新体系的综合计划项目管理优化提升方案,根据新战略目标对现有项目管理内涵、管理模式、项目储备等进行优化调整,进一步分析项目业务间的关联性,明确适应公司发展投入资源配置的方向,推动公司合理高效的项目投资管控,制定科学的投资策略。

发明内容

针对电网公司各项目特征提取难管理不便的问题,本发明提出了一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法。为解决以上技术问题,本发明所采用的技术方案如下:

一种基于深度学习的电力领域项目特征识别方法,包括如下步骤:

S1,根据电力项目文档提炼电力领域的项目特征,基于项目特征建立项目业务标签体系;

S2,对电力项目文档进行文本预处理;

S3,借助文本标注工具对预处理后的电力项目文档进行实体标注,生成电力项目文档所对应的BIO格式数据集;

S4,利用ERNIE模型、Bi-GRU神经网络和CRF模型建立网络学习模型,将步骤S3得到的BIO格式数据集输入网络学习模型进行训练得到实体识别模型;

S5,利用实体识别模型对新的电力项目文档进行特征识别。

在步骤S1中,所述项目业务标签体系包括一级类别标签和二级实体标签,一级类别标签包括电网基建、产业基建、电网小型基建、生产技改、产业技改、生产辅助技改、零星购置、生产大修、产业大修、生产辅助大修、电力市场营销、电网数字化、研究开发、管理咨询、教育培训和股权投资,二级实体标签包括机构、电网信息化和金额。

在步骤S2中,所述文本预处理的方法为:利用格式转换工具将电力项目文档的PDF文件转换为EXCEL格式后,剔除包括空白页、目录、参考文献及附图的非关键信息,再将剔除后的文件转换为TXT文件。

在步骤S3中,所述BIO格式数据集包括语句和每行语句所对应的标签,所述标签包括通用标签、分隔符和标签具体类别,通用标签即BIO标注,B表示实体起始位置,I表示实体的非第一个字符,O表示非实体,标签具体类别与二级实体标签相对应,采用O代表机构,E代表电网信息化,M代表金额。

所述步骤S4包括如下步骤:

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