[发明专利]一种电网调度意图识别方法

权利要求书

1.一种电网调度意图识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1，构建电网调度意图语料集，其中包括多类电网调度意图，以及每个类别的电网调度意图对应的调度专业语言表述；根据电网调度意图语料集生成训练样本集；

S2，根据训练样本集，构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型；

S3，将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型，获得排名靠前的多个意图类别及其对应的权重概率；

S4，基于电网调度意图语料集，选取步骤S3中获得的排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集；

S5，电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算，根据计算结果对步骤S3中获得的排名靠前的多个意图类别进行投票；

S6，根据投票结果和步骤S3中计算得到排名靠前的多个意图类别对应的权重概率进行所述的排名靠前的多个意图类别的权重重组计算，选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种电网调度意图识别方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：根据电网调度的业务需求，确定电网调度意图，依据调度员的业务语言表述方式习惯，将电网调度意图泛化为不同的调度专业语言表述，并将每一种电网调度意图与对应的调度专业语言表述进行关联生成电网调度意图语料集。

3.根据权利要求1所述的一种电网调度意图识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，基于训练样本集对ALBERT模型进行训练获得电网调度意图识别模型：基于ALBERT预训练的动态词向量将训练样本集中的电网调度意图语料转化为词向量，将所述词向量输入ALBERT模型并进行训练。

4.根据权利要求1所述的一种电网调度意图识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，基于训练样本集中训练样本构建训练样本对，所述训练样本对表示为：(Text_k,1,Text_k,2,C_k),其中k表示第k个文本对，k∈(0,M)，M表示训练样本对的数量；Text_k,1表示第k个文本对中的第一个文本，Text_k,2表示第k个文本对中第二个文本，C_k∈{0,1}；C_k表示第k个文本对对应的类别标度；如果第k个文本中两个文本同属一个类别，则C_k设为1，否则C_k设为0；两个文本Text_k,1,Text_k,2从训练样本集中随机选取的，C_k的值通过人工标记获得；基于残差向量-字词嵌入向量-编码向量原始模型对训练样本对进行训练获得电网调度专业文本相似度匹配模型。

5.根据权利要求1所述的一种电网调度意图识别方法，其特征在于：所述步骤S4中，根据召回文本集中的召回文本和电网意图测试语句构成召回文件对，将召回文本对代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算；其中，召回文本对表示为(Text_i^yl,Text_input),yl表示第l个意图类别，l＝1,2,..n，n为排名靠前的意图类别数量；i＝1,2,..m，m为每个意图类别对应构成的召回文本集中召回文本的数量；Text_i^yl表示第l个意图类别对应的第i个召回文本；Text_input表示电网意图测试语句。

6.根据权利要求1所述的一种电网调度意图识别方法，其特征在于：所述步骤S5中的投票方法具体包括以下步骤：所述排名靠前的多个意图类别对应设置有投票计数器，投票计数器的初始设定值为0，如果经电网调度专业文本相似度匹配模型计算电网意图测试语句与某个召回文本相匹配，该召回文本所在的召回文集对应的意图类别的投票计数器计数加1；当完成电网调度专业文本相似度匹配模型完成所有召回文本对的计算后，统计各个意图类别的投票计数器的计数结果，作为各个意图类别的投票结果，投票结果表示为Count^l∈(1,m)。