[发明专利]一种基于语义特征抓取电网调度事件检测的方法和装置

权利要求书

1.一种基于语义特征抓取电网调度事件检测的方法，其特征在于，包括：

获取带有领域词汇和普通词汇的文本信息；

对所述文本信息进行训练处理，获得领域词汇表征信息和普通词汇表征信息；

训练所述领域词汇表征信息和普通词汇表征信息，获得基础数据文本信息；

对所述基础数据文本信息中的词汇进行处理，获取处理后文本信息；其中，所述处理内容包括对词汇进行标注、对词汇间的依赖关系进行分析、计算各类词汇距离头的距离；

将所述处理后的文本信息中涉及中文的信息进行算法验证，并通过混合表征算法进行训练；

将所述涉及中文的信息进行词汇划分，对词汇进行初步分类；

将所述初步分类的词汇信息输入预先构建的卷积神经网络，获取最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于语义特征抓取电网调度事件检测的方法，其特征在于：对所述文本信息进行训练处理，获得领域词汇表征信息和普通词汇表征信息，包括：

根据Token-Level神经网络从领域词汇和普通词汇获取特征；

令T＝t₁，t₂，...，t_n其中t_i是句子中的token数，并令x_i是t_i的嵌入和t_i的相对位置到t_c的串联，引入窗口大小为s的卷积层，以捕获组成语义，公式如下：

h_ij＝tanh(w_i·x_j：j+s-1+b_i) (1)

公式(1)显示卷积过程，其中w_i是卷积层的滤波器，x_i：i+j是嵌入层从x_j到h_j+s-1的串联，b_i是偏置；

公式(2)通过使用动态多池来提供句子的不同部分的重要信号，其中关联tc左侧的汇集结果，关联t_c右侧的汇集结果；通过连接和获取领域词汇的表征fbword；通过在普通词汇级序列上使用相同的过程，获得普通词汇的表征fnword。

3.根据权利要求1所述的基于语义特征抓取电网调度事件检测的方法，其特征在于：对所述基础数据文本信息中的词汇进行处理，获取处理后文本信息，包括：

通过POS对词汇进行词性标注，其中，POS是单词的词性；

通过DR对词汇间的依赖关系进行分析；

通过DIS算法计算各类词汇距离Head的距离。

4.根据权利要求1所述的基于语义特征抓取电网调度事件检测的方法，其特征在于：将所述处理后的文本信息中涉及中文的信息进行算法验证，并通过混合表征算法进行训练，公式如下：

αTi＝s(WTif′char+UTif′word+VTif′F+bTi) (3)

αTc＝s(WTcf′char+UTcf′word+VTcf′F+bTc) (4)

其中，s是sigmoid函数，W∈Rd′×d′w∈rd′×d′，U∈Rd′×dd′rd′×d′和V∈Rd′×d′v∈rd′d′是权重矩阵，B是偏置；

构建一个82维矢量f′F，获得特征和单词作为新的表示的串联：f′h＝[f′F；′nword]；

根据引入触发核生成器和事件类型分类器的栅格，获得作为输入的最终矢量，公式如下：

fTi＝αTif′char+(1-αTi)f′h (5)

fTc＝αTcf′char+(1-αTc)f′h (6)

其中fTi是触发识别的混合特征，fTc是事件类型分类器的混合功能，αTi和(1-αti)分别代表了触发识别中fchar′和f′h的重要性，αTc在事件类型分类器中扮演类似的作用。