一种基于深度学习的电网故障处置预案语义建模系统及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110495901.2
IPC分类号：G06F16/35;G06F40/295;G06F40/30;G06Q10/00;G06Q50/06
申请日期：
2021-05-07
申请人：
内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布电业局

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专利名称	一种基于深度学习的电网故障处置预案语义建模系统及方法
申请号	CN202110495901.2	申请日期	2021-05-07
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-07	公开/公告号	CN113360641A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;0;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布电业局	申请人地址	内蒙古自治区乌兰察布市集宁区六马路35号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布电业局	当前权利人	内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布电业局
发明人	胡怀伟;邬世杰;刘立轩
代理机构	武汉开元知识产权代理有限公司	代理人	李满

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的电网故障处置预案语义建模系统及方法，采用词向量模块完成故障处置预案文本向量化表示，采用预案实体识别模块和预案关系抽取模块完成对故障处置预案文本中全部实体成分提取，采用预案意图理解模块完成对故障处置预案中不同处置片段的意图判别，基于不同意图完成不同设备类型表的选择，进而完成设备快速映射。本发明各模块相互配合使用，能够快速、准确的实现故障处置预案中关键信息提取，解决了故障处置预案电子化时人工提取和智能化水平低的问题，在故障处置时依赖人工翻阅故障处置预案文档效率极低的问题，相比于一般的预案提取方式，更为合理，准确率得到很大的提升。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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