本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理與信息提取，具體是一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備命名實(shí)體識(shí)別方法，用于提高電力領(lǐng)域文本信息處理的準(zhǔn)確性和效率。
背景技術(shù)：
1、電力系統(tǒng)中的文檔、報(bào)告以及設(shè)備說(shuō)明中包含大量的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和實(shí)體信息，這些信息對(duì)電力設(shè)備管理、維護(hù)及故障診斷具有關(guān)鍵意義。然而，目前電力行業(yè)中的文本信息處理主要依賴(lài)人工查閱和分析，這種方法不僅耗費(fèi)大量人力資源，還容易產(chǎn)生理解偏差和數(shù)據(jù)遺漏。此外，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和數(shù)據(jù)量的急劇增加，傳統(tǒng)信息提取方法難以滿足高效、精確的信息獲取需求。
2、目前，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)已經(jīng)逐漸應(yīng)用于電力領(lǐng)域，具有較好的自動(dòng)化程度和處理能力。特別是bert(bidirectional?encoderrepresentations?from?transformers)模型具備深度上下文理解能力，而bilstm(雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))與crf(條件隨機(jī)場(chǎng))結(jié)合的結(jié)構(gòu)適用于序列標(biāo)注任務(wù)，可以提高實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性。然而，現(xiàn)有的解決方案在面對(duì)復(fù)雜的電力專(zhuān)業(yè)文本時(shí)，可能受到文本上下文復(fù)雜性、術(shù)語(yǔ)多樣性以及語(yǔ)義模糊等因素的影響，導(dǎo)致命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確度不足。因此，迫切需要一種更加精確、高效的電力設(shè)備命名實(shí)體識(shí)別方法，以滿足行業(yè)需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有電力設(shè)備命名實(shí)體識(shí)別方法在處理電力設(shè)備文本時(shí)，存在命名實(shí)體識(shí)別精度不足，尤其在面對(duì)設(shè)備名稱(chēng)、故障信息、操作指令等重要實(shí)體時(shí)，無(wú)法有效提取或準(zhǔn)確識(shí)別的問(wèn)題。
2、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備命名實(shí)體識(shí)別方法，包括以下步驟：
3、s1、獲取包含電力設(shè)備信息的文本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去除噪音、分詞等預(yù)處理操作，為后續(xù)模型輸入準(zhǔn)備規(guī)范化的文本數(shù)據(jù)。
4、s2、使用預(yù)訓(xùn)練的bert模型對(duì)輸入文本進(jìn)行上下文信息編碼，bert模型能夠捕捉上下文之間的深層次語(yǔ)義關(guān)系，并生成文本的詞嵌入表示。
5、s3、將bert生成的詞嵌入作為bilstm網(wǎng)絡(luò)的輸入，bilstm模型能夠同時(shí)捕捉文本中前后文的信息，從而更好地理解詞語(yǔ)在不同語(yǔ)境中的語(yǔ)法和語(yǔ)義。
6、s4、基于bilstm輸出的特征序列，結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)(crf)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，crf層根據(jù)序列標(biāo)注的規(guī)則，增強(qiáng)了對(duì)實(shí)體邊界的準(zhǔn)確識(shí)別，最終將文本中的電力設(shè)備實(shí)體(如設(shè)備名稱(chēng)、故障信息等)標(biāo)注出來(lái)。
7、s5、對(duì)crf層輸出的實(shí)體進(jìn)行后處理，進(jìn)一步優(yōu)化實(shí)體的精度，包括去除重復(fù)實(shí)體、合并相鄰實(shí)體等操作，得到最終的電力設(shè)備命名實(shí)體。
8、s6、將模型應(yīng)用于實(shí)際的電力設(shè)備文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，輸出識(shí)別的實(shí)體及其類(lèi)別，輔助電力設(shè)備管理和故障診斷等任務(wù)。
9、優(yōu)選的，所述s1的具體步驟為：
10、步驟1：對(duì)文本進(jìn)行分詞和去除停用詞操作，保留對(duì)電力設(shè)備信息有用的關(guān)鍵詞；
11、步驟2：通過(guò)正則表達(dá)式、關(guān)鍵詞字典等方法清洗文本，去除無(wú)關(guān)的噪聲數(shù)據(jù)，確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
12、優(yōu)選的，所述s2中bert模型的具體操作為：
13、步驟1：對(duì)輸入文本進(jìn)行分詞處理，使用bert的tokenizer工具生成詞嵌入；
14、步驟2：使用bert模型進(jìn)行編碼，得到每個(gè)詞的上下文表示。
15、優(yōu)選的，所述s3中bilstm的具體操作為：
16、步驟1：將bert生成的上下文向量輸入到bilstm模型中，模型通過(guò)雙向傳播機(jī)制捕捉文本中前后文的信息；
17、步驟2：bilstm輸出的特征序列為每個(gè)詞提供了前后文的信息增強(qiáng)。
18、優(yōu)選的，所述s4中crf層的具體步驟為：
19、步驟1：使用crf對(duì)bilstm輸出的序列特征進(jìn)行標(biāo)注，依賴(lài)于前后標(biāo)記的依賴(lài)關(guān)系，提高實(shí)體識(shí)別的精度；
20、步驟2：crf通過(guò)學(xué)習(xí)標(biāo)簽之間的轉(zhuǎn)移概率，確定每個(gè)詞是否屬于命名實(shí)體及其類(lèi)別。
21、優(yōu)選的，所述s5中后處理步驟為：
22、步驟1：對(duì)識(shí)別出的實(shí)體進(jìn)行篩選，去除不符合規(guī)則的實(shí)體；
23、步驟2：合并相鄰的實(shí)體，并調(diào)整其邊界，確保識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。
24、本發(fā)明的有益效果在于：
25、本發(fā)明提供了一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備命名實(shí)體識(shí)別方法，能夠充分利用bert模型對(duì)上下文信息的深度理解，并結(jié)合bilstm和crf模型的優(yōu)勢(shì)，提高了對(duì)電力設(shè)備命名實(shí)體的識(shí)別準(zhǔn)確性和魯棒性；相比于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法，本發(fā)明的方法在處理復(fù)雜文本、專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)時(shí)具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠顯著提高電力設(shè)備信息提取的自動(dòng)化水平，減少人工干預(yù)，提升電力設(shè)備管理和維護(hù)的效率。
1.一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s1中的采集步驟包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s2中的預(yù)處理步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s3中使用的bert模型進(jìn)一步包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s4中的bilstm網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s5中的crf層通過(guò)以下步驟優(yōu)化標(biāo)簽分配：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s6中智能故障診斷步驟包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于bert-bilstm-crf模型的電力設(shè)備故障信息抽取與智能診斷方法，其特征在于，所述s6中的處理建議生成進(jìn)一步包括：