【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于bert-ae（自动编码器）的事故简报快速生成方法，应用于配电网领域。
技术介绍
1、事故简报的生成是电网运维人员日常工作中的重要任务之一，但传统的手动编写方式往往耗时且容易出现疏漏。现有的技术中，自然语言处理（nlp）领域中的一种常见方法为模板填充。这种方法通常基于预先定义好的模板进行文本生成，其优点在于可以快速、准确地生成格式化的文本。然而，当应用于事故简报的生成时，此方法存在一些固有的缺陷。
2、首先，模板填充的方式缺乏灵活性。由于模板是预先定义好的，对于不同类型的事故或不同的语境，可能需要制作大量的模板以覆盖各种情况。这样不仅增加了工作量，而且当出现未预见的事故类型或场景时，该方法可能无法生成准确的简报。
3、其次，模板填充的方式往往忽视了自然语言的自然性和流畅性。在事故简报中，如果使用模板填充的方式，虽然可以保证信息的准确性，但可能生成的文本在语法和表达上缺乏自然性，甚至可能给人一种生硬或机械的感觉。
4、此外，对于不同的事故类型，可能需要对模板进行特定的调整和优化，这也增加了使用模板填充方法的复杂性。如果一个模板不适用于某个特定的事故类型，那么生成的简报就可能存在错误或误导。
5、另外一种现有技术是序列到序列（seq2seq）模型算法，但它们通常只能生成与输入序列相关但并不完全一样的输出。这意味着，如果输入的事故描述包含错误或不完整的信息，生成的简报也可能包含错误或不完整的信息。
技术实现思路
1、针
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于自动编码器的事故简报快速生成方法，具体步骤为：
4、步骤一：收集并整理大量的电网事故文本数据，并进行标注，包括实体类，将数据划分为训练集和测试集；
5、步骤二：使用lstm-crf模型对事故文本进行实体识别，提取关键信息；
6、步骤三：使用事故简报的文本数据对bert-ae模型进行预训练，以将关键信息转换为事故简报的文本表示。模型会学习生成与原始输入文本相关的高质量表示；
7、步骤四：利用已训练好的bert-ae模型，将实体识别得到的关键信息输入模型进行编码，生成相应的事故简报的文本表示；
8、步骤五：根据实际需求，进行语法校正和文本风格的调整，确保生成的事故简报符合要求。
9、进一步地，所述lstm-crf模型的中文实体识别方法，其步骤如下：
10、（1） 将预处理后的文本序列输入到lstm网络中，并利用lstm网络学习上下文信息和语义表示；
11、（2） 从lstm网络输出中提取特征表示，捕获文本中的重要语义信息；
12、（3） 利用crf模型对特征进行标注，将字符级或词级的标签分配给文本序列中的每个位置；
13、（4） 根据crf模型的标签分配结果，提取出文本中的实体信息。
14、进一步地，所述lstm-crf模型，其网络结构包括：输入层、字符/词嵌入层、双向lstm层、特征层、crf层与输出层。
15、进一步地，所述bert-ae模型，其网络结构包括输入层、bert编码器、自编码器层、编码器部分、解码器部分与输出层。
16、进一步地，所述bert-ae模型，其损失函数为通过最小化重构误差来学习特征表示和生成能力。
17、进一步地，所述bert-ae模型，其训练步骤包括：参数初始化、自编码器训练、生成简报训练、迭代训练、模型评估。
18、进一步地，所述的bert-ae模型训练方法的参数初始化部分，对bert编码器部分使用预训练的权重进行初始化，而自编码器部分可以使用随机初始化。
19、进一步地，所述生成简报训练部分，在自编码器训练完毕后，将修正编码器作为输入，并通过解码器生成简报。将生成的简报与实际简报进行比较，并计算生成误差。通过反向传播和如梯度下降来更新解码器的参数，从而提升生成简报的质量。
20、本专利技术的有益效果在于：本专利技术可以充分利用神经网络的优势，自动化地对电网事故文本进行实体识别和事故简报生成，从而大大缩短了人工处理时间，提高了效率；同时，由于采用了bert模型，生成的文本表示质量较高，可以提升事故简报的可读性和专业性。此外，基于lstm-crf和bert-ae的模型有很好的泛化能力，即它们不仅可以适用于训练集中的数据，还可以适用于其他未见过的数据集，具有较强的适用性和扩展性。
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1.一种基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，具体步骤为：
2.如权利要求1所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述LSTM-CRF模型的中文实体识别方法，其步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述LSTM-CRF模型，其网络结构包括：输入层、字符/词嵌入层、双向LSTM层、特征层、CRF层与输出层。
4.如权利要求1所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述BERT-AE模型，其网络结构包括输入层、BERT编码器、自编码器层、编码器部分、解码器部分与输出层。
5.如权利要求4所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述BERT-AE模型的损失函数为通过最小化重构误差来学习特征表示和生成能力。
6.如权利要求5所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述BERT-AE模型的训练步骤包括：参数初始化、自编码器训练、生成简报训练、迭代训练和模型评估。
7.如权利要求6所述的基于自动编码
8.如权利要求6所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述生成简报训练，在自编码器训练完毕后，将修正编码器作为输入，并通过解码器生成简报；将生成的简报与实际简报进行比较，并计算生成误差；通过反向传播和梯度下降来更新解码器的参数，从而提升生成简报的质量。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，具体步骤为：
2.如权利要求1所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述lstm-crf模型的中文实体识别方法，其步骤如下：
3.如权利要求2所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述lstm-crf模型，其网络结构包括：输入层、字符/词嵌入层、双向lstm层、特征层、crf层与输出层。
4.如权利要求1所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述bert-ae模型，其网络结构包括输入层、bert编码器、自编码器层、编码器部分、解码器部分与输出层。
5.如权利要求4所述的基于自动编码器的事故简报快速生成方法，其特征在于，所述bert-ae模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：解晓琛，李晓志，王飞，王龙江，孔鹏，李宗垒，任亮陆，张崇进，潘广路，林康，李祉凝，孟庆丽，董佳红，丛君宇，管清伟，毕高丽，丁超，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司威海供电公司，
类型：发明
国别省市：
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