[发明专利]一种基于自然语言处理的检修意见识别方法

说明书

本发明公开了一种基于自然语言处理的检修意见识别方法，包括获取构建好的ABNF表达式模型；利用所述ABNF表达式模型对获取到的检修意见进行识别；其中，所述ABNF表达式模型的构建步骤包括：将预设的检修意见拆解成语句；获取构建好的设备实体库；按照预设的规则，以及所述设备实体库，整理所述语句；对整理后的语句进行标识；获取构建好的正则表达式，并存入所述设备实体库；基于所述正则表达式，以及经标识后的语句，生成ABNF表达式模型。本发明通过有效提取检修意见中编写人的真实意图，建立一种让计算机理解各部门检修意见的方法，从而帮助操作人员快速准确地理解各部门检修意见，节省人力成本。

技术领域

本发明属于检修意见处理领域，具体涉及一种基于自然语言处理的检修意见识别方法。

背景技术

随着电网规模的不断扩大，电力设备的数量及种类不断增加，电力设备检修的类型及频次也随之增加，电力设备每一张检修单所涉及的设备数量及种类也越来越多，对核实检修意见的工作人员的要求增高；而且为防止意外，各部门对检修单的意见也随之增加，大量检修单意见增加了工作人员的工作量。

目前存在的问题主要有：

(1)检修意见的识别都是由人工完成，而检修意见里有很多重复性意见必须由人工核实，造成人力资源浪费。

(2)每增加一种新的电力设备，工作人员就需要了解该设备的相关知识，而工作人员的知识水平高低可能导致存在理解偏差。

(3)将检修任务的意见按照部门进行分开展示，由于各部门意见分散，无主次及直观的逻辑关系，无法让人快速且准确地理解填写人的真实意图，可能造成人为的理解偏差。

(4)将检修任务的意见按照部门进行分开展示，对于部门间重复意见，核实检修意见的工作人员需要重复的核对，造成人力资源的浪费。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于自然语言处理的检修意见识别方法，通过有效提取检修意见中编写人的真实意图，建立一种让计算机理解各部门检修意见的方法，从而帮助操作人员快速准确地理解各部门检修意见，节省人力成本。

为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于自然语言处理的检修意见识别方法，包括：

获取构建好的ABNF表达式模型；

利用所述ABNF表达式模型对获取到的检修意见进行识别；

其中，所述ABNF表达式模型的构建步骤包括：

将预设的检修意见拆解成语句；

获取构建好的设备实体库；

按照预设的规则，以及所述设备实体库，整理所述语句；

对整理后的语句进行标识；

获取构建好的正则表达式，并存入所述设备实体库；

基于所述正则表达式，以及经标识后的语句，生成ABNF表达式模型。

可选地，所述将预设的检修意见拆解成语句步骤之前还包括：

对预设的检修意见进行清洗。

可选地，所述对预设的检修意见进行清洗，包括以下步骤：

将长度低于3的检修意见，及完全由字母、数字、标点符号、特殊字符组成的检修意见清除；

如果检修意见结尾有多个标点符号，则清除检修意见结尾处的多个标点，只保留最后一个。

可选地，所述将预设的检修意见拆解成语句，具体为：

将预设的检修意见按照符号进行拆解成句。