【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力自动化,具体涉及一种电力光通信网告警运行摘要生成方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、对话摘要(dialogue summarization)生成是一种自然语言处理技术,旨在将长篇对话或者日志记录压缩成简短、准确的摘要。对话摘要的目标是提取对话中最重要、最具代表性的信息,以便用户能够快速了解文本中的主要主题和要点,从而节省时间和精力。
2、电力通信网作为电力系统的第二张实体网络,主要负责电网生产控制和信息管理任务,光通信网作为有线专网,在实时运行过程中,存在着大量实时告警数据、日志,统一可以文本对话形式进行表达,既包括电力系统内部的调度和控制对话,也包括与外部电力公司、用户和政府机构等的交流对话,这些对话包含了大量的信息,涉及到电力通信网及其承载电力一二次业务的各个方面,包括业务状态、告警情况、故障信息等等。首先,通过对话摘要可以分析电力光通信网中的大量对话型数据,包括告警监测对话、操作对话、维护对话等,工作人员可以基于这些摘要更便捷地识别异常情况、预测未来的趋势、检测故障等。这样,管理者和一线运维人
...【技术保护点】
1.一种电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述完善告警运行日志以及相关对话上下文中的省略成分,获得内容完整的对话数据的步骤采用摘要重写ReWriteSum模型执行,ReWriteSum模型包含上下文层、编码层和分割层;在上下文层中,通过双向长短期记忆BiLSTM模型获得每一句话语结合上下文信息的表示;在编码层中,对每一句话语计算每个词与上下文词之间的相似度,获得对应话语的特征映射矩阵;在分割层中,将所有话语的局部信息结合成一个含有全局信息的编辑矩阵。
3.
...【技术特征摘要】
1.一种电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述完善告警运行日志以及相关对话上下文中的省略成分,获得内容完整的对话数据的步骤采用摘要重写rewritesum模型执行,rewritesum模型包含上下文层、编码层和分割层;在上下文层中,通过双向长短期记忆bilstm模型获得每一句话语结合上下文信息的表示;在编码层中,对每一句话语计算每个词与上下文词之间的相似度,获得对应话语的特征映射矩阵;在分割层中,将所有话语的局部信息结合成一个含有全局信息的编辑矩阵。
3.根据权利要求2所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述上下文层以上下文词汇序列c和不完整的句子ut拼接起来作为输入,通过bilstm模型结合按顺序排列的文本表示方法来获得上下文信息,表达式如下:
4.根据权利要求3所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述编码层通过一个d维向量f(xl,ck)表示词ck和xl之间的相关性,特征映射矩阵f的计算方式如下:
5.根据权利要求4所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述分割层由五个具有跳跃连接机制的卷积神经网络组成,具体表达式分别如下:
6.根据权利要求2所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述rewritesum模型执行完善告警运行日志以及相关对话上下文中的省略成分,获得内容完整的对话数据的步骤时,定义一个词级别的编辑矩阵m,对于对话上下文句子和不完整句子中的每一个词,元素mkl执行以下三种操作之一:替换,嵌入和空;
7.根据权利要求1所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,所述采用数据增强策略替换对话中的代词包括:
8.根据权利要求1所述的电力光通信网告警运行摘要生成方法,其特征在于,在所述利用第一数据集与第二数据集通过预训练语言模型生成对话摘要的步骤中,所述预训练语言模型为双向自回归转换器bart模型,利用bart模型编码对话d的内容,并逐步解码摘要s,通过最大似然估计来训练bart模型;通过最大似然估计训练bart模型的步骤包括:给定对话d以及来自第一数据集与第二数...
【专利技术属性】
技术研发人员:庞宇航,武健,张彤彤,刘琼,王亚男,胡悦,潘娟,窦伟伟,刘伟,任佳星,胡涛,薛泓林,马军伟,赵敏,
申请(专利权)人:中国电力科学研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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