[发明专利]基于人工智能的日志审核方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开基于人工智能的日志审核方法、装置、设备及介质，该方法包括如下步骤，获取日志文本并进行预处理；构建本行业的错误混淆集，并通过日志文本查错模型和错误混淆集对预处理后的日志人本进行错误检查和纠正；构建TextRank模型，迭代计算词汇或句子权重，选取权重值最高的若干个词汇或句子集合构成日志摘要；将日志摘要发送至相关人员。本发明基于自然语言处理和深度学习技术智能化审核电力日志，自动进行错误检查与纠正，并快速且有效地捕捉到日志文本内的关键信息，对原文信息进行压缩提炼，让电力人员能够快速了解日志关键点，节省工作人员对于日志信息的选择以及阅读时间，提升工作效率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及基于人工智能的日志审核方法、装置、设备及介质。

背景技术

电力系统设备的正常运行是保障社会经济稳定发展的重要支撑。随着电网和电力设备组成规模的不断增大，电力系统设备的种类越来越多，运行工况也越来越复杂。电力系统设备在运行时，电力系统工作人员会定期对这些设备进行检查维护并会将当前设备状态的运行情况或检修结果记录在案。由于系统设备数量庞大，电力系统会积累大量反映电力设备功能状态及处理情况的日志信息，这些文本蕴含了电力设备以往发生的缺陷情况及相应的有效解决措施。但长期以来，这些数据未能被有效利用，往往闲置于数据系统中，且设备检修人员在记录时由于场地限制或时间紧迫，日志难免会存在部分错别字词或简写，经过一段时间再看当时记录可能会无法读懂。另外，电力设备功能情况繁杂，可能出现的情况繁多，而处理过程在很大程度上依赖于运维检修人员的专业知识与经验。若能将历史积累的日志文本加以组织和利用，将各电力系统的日志自动审核并将提取到的关键信息集中起来，有助于不同区域运维检修人员进行查询、学习、借鉴，更有效地进行相互间的经验交流，从而更高效地处理运维检修人员自身尚未遇到过但历史数据中存在可借鉴的案例的检修情况，也有利于新运维检修人员快速掌握设备运维检修工作，提高自身业务水平，这对电力设备功能缺陷处理工作具有重要的指导意义。

发明内容

为了解决上述技术问题，本方案将这类日志充分利用，利用人工智能技术对这类非结构化文本进行审核，能够自动阅读文档内容并理解文本语义信息，并对关键的核心信息进行提取，把可能存在的错误内容标识出来并输出正确内容。让机器能够代替人做机械化、重复性的工作。这样电力工作人员就无需阅读整个文档，只用关注提炼出的关键信息即可，极大减少了人工处理的时间，实现日志智能审核，为电力设备的智能运维提供技术支持。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

基于人工智能的日志审核方法，包括如下步骤：

步骤1，获取日志文本并进行预处理；

步骤2，构建本行业的错误混淆集，并通过日志文本查错模型和错误混淆集对预处理后的日志人本进行错误检查和纠正；

步骤3，构建TextRank模型，迭代计算词汇或句子权重，选取权重值最高的若干个词汇或句子集合构成日志摘要；

步骤4，将日志摘要发送至相关人员。

优选地，所述预处理包括剔除无关数据、删除重复数据、噪声内容清洗、类别特征编码、中文分词和删除停用词。

优选地，所述类别型特征编码包括one-hot编码方式或频率编码方式。

优选地，所述构建本行业的错误混淆集，具体包括如下步骤：

步骤210，输入汉语词典和汉语拼音表，建立拼音-汉字索引结构；

步骤211，获取人工总结的本行业易混淆词表C₁；

步骤212，对预处理后日志文本的每个字或词进行遍历，若所述字或词的拼音指向汉语，则将该词及其拼音存入同音索引表中，完成遍历后得到本行业日志的同音词表C₂；