【摘 要】
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电力设备种类繁多、结构复杂,在实际生产运行中,必须对其进行巡检和试验以及时发现缺陷,保证电力设备安全稳定运行,因此大量与电力设备运行状态相关的缺陷描述被记录在案。根据缺陷描述确定缺陷等级是电网故障处理的重要过程,不同缺陷等级对应不同的消缺时限要求,所以缺陷等级的准确分类对电网安全稳定运行至关重要。而文本数据因为其语义多样性和句法结构复杂性,难以直接采用计算机程序进行分析识别,目前主要以人工分类为主
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电力设备种类繁多、结构复杂,在实际生产运行中,必须对其进行巡检和试验以及时发现缺陷,保证电力设备安全稳定运行,因此大量与电力设备运行状态相关的缺陷描述被记录在案。根据缺陷描述确定缺陷等级是电网故障处理的重要过程,不同缺陷等级对应不同的消缺时限要求,所以缺陷等级的准确分类对电网安全稳定运行至关重要。而文本数据因为其语义多样性和句法结构复杂性,难以直接采用计算机程序进行分析识别,目前主要以人工分类为主。这种缺陷文本分类方式,不仅工作量大,效率较低,而且易受工作人员经验影响,准确率不高。随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展,利用深度学习对电力设备缺陷文本进行分类成为可能。基于此,本文提出了基于自注意力记忆网络的缺陷文本分类方法和改进BERT模型表示的缺陷文本分类方法。本文的主要工作和研究成果如下:1.分析了电力设备缺陷文本特点,建立了电力分词词典及停用词词典,构建了电力设备缺陷文本数据集,提出了基于自注意力记忆网络的缺陷文本分类方法。该方法能够有效记忆上下文信息,且能够对重要信息赋予权重从而更好地抽取缺陷文本特征。利用构建的电力设备缺陷文本数据集进行对比实验验证,结果表明该方法具有良好的缺陷文本分类能力。2.在文本表示方面,虽然BERT模型能解决Word2vec等词嵌入方法存在的一词多义问题,但是在其预训练任务中,单字遮蔽训练割裂了连续字之间的相关性,词的语义信息无法有效学习。为此,本文提出了一种改进BERT模型特征表示的缺陷文本分类方法,该方法对BERT模型的输入层进行改进,即通过实体链接、抽取,将Token与实体融合进行特征拼接再进行预训练任务。改进的BERT模型训练生成动态词向量能够学习到词的语义信息且具有实体知识信息,这同时也是一种对缺陷文本特征的有效拓展,一定程度上改进了缺陷文本特征稀疏性问题。实验结果表明,将改进BERT模型训练输出的缺陷文本表示向量用于缺陷文本分类任务,缺陷文本分类准确性得到了有效提升。
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