[发明专利]配网抢修工单处理方法及装置

说明书

本申请实施例提出了配网抢修工单处理方法及装置，包括：将待处理的配网抢修工单数据以及预先建立的隐含马尔可夫模型的表达式导入维特比算法进行迭代计算，得到计算后的对应配网抢修工单的状态序列；对得到的状态序列进行卷积运算，将运算结果按停电原因不同进行分类整理，得到所述配网抢修工单中用于表征电网故障的具体原因并进行统计。通过以配网抢修工单作为识别模型进行匹配与并对工作进行语义化挖掘与学习，实现自适应工单处理，从而提高数据处理效率、增加可靠性，对工单主动化识别率进一步提升，加强配网抢修工作效率。

技术领域

本发明属于信息处理领域，尤其涉及配网抢修工单处理方法及装置。

背景技术

在当前的配电系统中，面对大量的涉及大量包括自然语言的工单信息，往往是通过人工客服进行第一阶段梳理，然后进行单纯统计学上的分析，但工单里包含的信息不仅仅有规则有序的内容，还包括通过大量的无规则且不固定的自然语言描述的信息。使用自然语言描述的信息对于配网信息分析有十分关键的作用。对这些自然语言信息现有的处理方法为：针对信息内的关键词进行判断，但是这种方法的准确性和灵活度远远不能满足需求，为确保准确度往往还得需要人工进行处理，这样的处理方法需要消耗大量的时间、资源。如何在保证准确度的前提下，提高自然语言信息处理效率成为了如今配网信息处理的一个大问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了配网抢修工单处理方法及装置，通过将配网抢修工单数据导入隐含马尔可夫模型中进行运算的方式，能够对配网抢修工单数据中的预料数据进行有效分类，提升配网抢修工单内容识别的精准度。

具体的，一方面，本申请实施例提出的配网抢修工单处理方法，所述处理方法包括：

步骤一，将待处理的配网抢修工单数据以及预先建立的隐含马尔可夫模型的表达式导入维特比算法进行迭代计算，得到计算后的对应配网抢修工单的状态序列；

步骤二，对得到的状态序列进行卷积运算，将运算结果按停电原因不同进行分类整理，得到所述配网抢修工单中用于表征电网故障的具体原因并进行统计。

可选的，在执行步骤一之前，所述处理方法包括预处理步骤，所述预处理步骤包括：

从配网抢修工单中提取自然语言信息，对提取到的自然语言信息进行数据清洗，得到清洗后的配网抢修工单数据；

从历史配网抢修工单以及电网文本资料中提取字符，基于提取到的字符建立隐含马尔可夫模型的表达式。

可选的，在执行步骤一之前，所述配网抢修工单处理方法还包括：

将从历史配网抢修工单以及电网文本资料中提取到的每一个字作为一个字符，根据得到的字符构建模型观测集合；

统计模型观测集合中字符出现的频数计算概率；

基于得到的概率构建隐含马尔可夫模型的表达式。

可选的，所述将从历史配网抢修工单以及电网文本资料中提取到的每一个字作为一个字符，根据得到的字符构建模型观测集合，包括：

对字符构建模型中每个字符的含义进行BMES定义；

其中，B代表一个词的开始，M代表一个词的中间，E代表一个词的结束，S代表单字成词为模型的隐状态。

可选的，所述将得到的配网抢修工单数据以及隐含马尔可夫模型的表达式导入维特比算法进行迭代计算，得到计算后的对应配网抢修工单的状态序列，包括：

将清洗后的配网抢修工单数据作为观测序列，输入至隐含马尔可夫模型的表达式代表的计算模型中进行基于维特比算法的迭代计算，得到最优状态序列；

将得到的最优状态序列按句子结构进行切分，得到句子级别的词汇特征。