电力系统教学辅助工具的生成方法、装置与电子装置制造方法及图纸

本申请提供了一种电力系统教学辅助工具的生成方法、装置与电子装置。该生成方法包括：基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的电力系统教学数据，预处理方法包括去除停用词以及分词；基于经数据预处理后的电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，以及至少基于经数据预处理后的电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的自然语言处理模型；至少对电力系统知识图谱和经训练后的自然语言处理模型进行集成，得到电力系统教学辅助工具，从而解决了现有技术中因缺少电力系统教学辅助工具，导致的难以对学生进行个性化教学以及学生的学习效率较低的问题。以及学生的学习效率较低的问题。以及学生的学习效率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
电力系统教学辅助工具的生成方法、装置与电子装置


[0001]本申请涉及电力系统仿真领域，具体而言，涉及一种电力系统教学辅助工具的生成方法、装置、计算机可读存储介质与电子装置。

技术介绍

[0002]随着电力系统技术的不断发展，对电力系统进行仿真，已经成为电力工程领域教学的重要部分。传统的电力系统仿真教学方法，依赖于教师的经验和知识，对学生的个性化需求和问题解答效率有限。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种电力系统教学辅助工具的生成方法、装置、计算机可读存储介质与电子装置，以至少解决现有技术中因缺少电力系统教学辅助工具，导致的难以对学生进行个性化教学以及学生的学习效率较低的问题。
[0004]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种电力系统教学辅助工具的生成方法，包括：基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的所述电力系统教学数据，所述预处理方法包括去除停用词以及分词，所述电力系统教学数据包括教学资料数据、电力系统案例分析数据、电力系统仿真软件操作说明数据以及电力系统相关问答数据；基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，以及至少基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的所述自然语言处理模型；至少对所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型进行集成，得到所述电力系统教学辅助工具。
[0005]可选地，基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的所述电力系统教学数据，包括：去除非结构化文本数据中的停用词以及分词，得到经去除后的所述非结构化文本数据，其中，所述非结构化文本数据为所述电力系统教学数据中的数据；由经去除后的所述非结构化文本数据以及所述电力系统教学数据中的结构化文本数据，组成经数据预处理后的所述电力系统教学数据。
[0006]可选地，基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，包括：对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到实体信息、关系信息以及属性信息；基于所述实体信息、所述关系信息和所述属性信息，对电力系统知识图谱本体进行知识融合，得到候选电力系统知识图谱；基于预设方法，对所述候选电力系统知识图谱进行质量评估与修复，得到所述电力系统知识图谱，所述预设方法包括规则检查以及一致性检测法。
[0007]可选地，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到实体信息、关系信息以及属性信息，包括：基于领域词典以及深度学习技术，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述实体信息；基于图神经网络的关系抽取方法，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述关系信息；基于规
则的属性提取方法与深度学习技术，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述属性信息。
[0008]可选地，至少对所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型进行集成，得到所述电力系统教学辅助工具，包括：基于所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型，构建智能问答系统，所述智能问答系统用于对接收到的学生的问题进行解答；基于所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型，构建操作指导系统，所述操作指导系统用于基于监测到的所述学生在电力系统仿真软件中的操作指令，提供对应的操作思路；基于所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型，构建推荐系统，所述推荐系统用于基于所述学生的个人画像，推荐学习资源和学习任务，所述学生的个人画像为基于对应的所述学生的基本信息、学习历史数据、任务完成情况以及测试成绩构建的；由于所述智能问答系统、所述操作指导系统以及所述推荐系统，组成所述电力系统教学辅助工具。
[0009]可选地，至少基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的所述自然语言处理模型，包括：基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据和所述电力系统知识图谱，对所述自然语言处理模型进行训练；在基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据和所述电力系统知识图谱，对所述自然语言处理模型进行训练的过程中，引入注意力机制以及设置多任务学习，从而得到经训练后的所述自然语言处理模型。
[0010]可选地，所述生成方法还包括：基于所述电力系统知识图谱和电力系统教学大纲，生成电力系统测试题库；基于学生的个人画像以及所述电力系统测试题库，为所述学生推荐对应的个性化测试题目，所述学生的个人画像为基于对应的所述学生的基本信息、学习历史数据、任务完成情况以及测试成绩构建的；根据接收到的所述学生在所述个性化测试题目中的答题结果以及对应的所述个人画像，对所述学生进行学习情况评估。
[0011]根据本申请的另一方面，提供了一种电力系统教学辅助工具的生成装置，包括：预处理单元，用于基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的所述电力系统教学数据，所述预处理方法包括去除停用词以及分词，所述电力系统教学数据包括教学资料数据、电力系统案例分析数据、电力系统仿真软件操作说明数据以及电力系统相关问答数据；构建单元，用于基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，以及至少基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的所述自然语言处理模型；集成单元，用于至少对所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型进行集成，得到所述电力系统教学辅助工具。
[0012]根据本申请的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的电力系统教学辅助工具的生成方法。
[0013]根据本申请的又一方面，提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行任一种所述的电力系统教学辅助工具的生成方法。
[0014]应用本申请的技术方案，首先，采集电力系统教学数据，并对电力系统教学数据进
行数据预处理，得到经数据预处理后的电力系统教学数据；然后，基于经数据预处理后的电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，以及至少基于经数据预处理后的电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的自然语言处理模型；最后，至少对电力系统知识图谱和经训练后自然语言处理模型进行集成，得到电力系统教学辅助工具。本方案基于经数据预处理后的电力系统教学数据，分别构建电力系统知识图谱以及训练自然语言处理模型。再至少对电力系统知识图谱和经训练后的自然语言处理模型进行集成，得到电力系统教学辅助工具，这样实现了较为简单地得到电力系统教学辅助工具。由于本方案中的电力系统教学辅助工具，可以实时解答学生的问题、提供操作指导，还可以根据学生的学习进度推荐个性化的学习资源，从而可以提高电力系统仿真教学的效果和效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统教学辅助工具的生成方法，其特征在于，包括：基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的所述电力系统教学数据，所述预处理方法包括去除停用词以及分词，所述电力系统教学数据包括教学资料数据、电力系统案例分析数据、电力系统仿真软件操作说明数据以及电力系统相关问答数据；基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，以及至少基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，对自然语言处理模型进行训练，得到经训练后的所述自然语言处理模型；至少对所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型进行集成，得到所述电力系统教学辅助工具。2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，基于预处理方法，对采集到的电力系统教学数据进行数据预处理，得到经数据预处理后的所述电力系统教学数据，包括：去除非结构化文本数据中的停用词以及分词，得到经去除后的所述非结构化文本数据，其中，所述非结构化文本数据为所述电力系统教学数据中的数据；由经去除后的所述非结构化文本数据以及所述电力系统教学数据中的结构化文本数据，组成经数据预处理后的所述电力系统教学数据。3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，基于经数据预处理后的所述电力系统教学数据，构建电力系统知识图谱，包括：对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到实体信息、关系信息以及属性信息；基于所述实体信息、所述关系信息和所述属性信息，对电力系统知识图谱本体进行知识融合，得到候选电力系统知识图谱；基于预设方法，对所述候选电力系统知识图谱进行质量评估与修复，得到所述电力系统知识图谱，所述预设方法包括规则检查以及一致性检测法。4.根据权利要求3所述的生成方法，其特征在于，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到实体信息、关系信息以及属性信息，包括：基于领域词典以及深度学习技术，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述实体信息；基于图神经网络的关系抽取方法，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述关系信息；基于规则的属性提取方法与深度学习技术，对经数据预处理后的所述电力系统教学数据进行知识抽取，得到所述属性信息。5.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，至少对所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型进行集成，得到所述电力系统教学辅助工具，包括：基于所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型，构建智能问答系统，所述智能问答系统用于对接收到的学生的问题进行解答；基于所述电力系统知识图谱和经训练后的所述自然语言处理模型，构建操作指导系统，所述操作指导系统用于基于监测到的所述学生在...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭海平，郭琦，卢远宏，郭天宇，张杰，洪泽祺，涂亮，黄立滨，李书勇，胡玉峰，赵艳军，朱益华，胡云，罗超，刘宇嫣，苏明章，伍文聪，陈智豪，林雪华，蔡海青，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：