本發(fā)明涉及文本處理，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種基于ocr與nlp的保電方案文本識(shí)別分析方法。

背景技術(shù)：

1、保電方案是為保障特定場(chǎng)景電力供應(yīng)制定的計(jì)劃文件，包含保電任務(wù)時(shí)間安排和邏輯關(guān)系，光學(xué)字符識(shí)別（ocr）技術(shù)可以用于將保電方案文本中的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可編輯的文本數(shù)據(jù)，自然語(yǔ)言處理（nlp）技術(shù)則可以進(jìn)一步對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義分析和信息提取；在大型保電任務(wù)中，保電方案文本通常記錄保電任務(wù)的事件時(shí)間信息和邏輯依賴關(guān)系，這些文本內(nèi)容需要通過(guò)識(shí)別和分析，以明確保電任務(wù)的先后順序和邏輯關(guān)聯(lián)，從而輔助保電任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度和執(zhí)行，在實(shí)際應(yīng)用中，保電方案文本常以非結(jié)構(gòu)化形式呈現(xiàn)，包括自然語(yǔ)言描述的保電任務(wù)內(nèi)容、時(shí)間節(jié)點(diǎn)及其相互關(guān)聯(lián)的信息。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，保電方案文本的保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)整依賴于預(yù)定義規(guī)則，無(wú)法根據(jù)保電任務(wù)的事件時(shí)間線和邏輯依賴關(guān)系動(dòng)態(tài)優(yōu)化，會(huì)導(dǎo)致保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)解析不準(zhǔn)確，影響調(diào)度效率，并可能引發(fā)保電任務(wù)執(zhí)行中的延遲或沖突。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于ocr與nlp的保電方案文本識(shí)別分析方法以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于ocr與nlp的保電方案文本識(shí)別分析方法，包括如下步驟：

4、獲取保電方案文本的圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別處理將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)；

5、對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理分析，識(shí)別與保電任務(wù)相關(guān)的事件時(shí)間標(biāo)簽與邏輯依賴關(guān)系，并將事件時(shí)間標(biāo)簽與邏輯依賴關(guān)系映射為優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則；

6、通過(guò)動(dòng)態(tài)語(yǔ)義嵌入模型對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的上下文表示進(jìn)行提取，評(píng)估上下文一致性的波動(dòng)特性；

7、基于上下文一致性的波動(dòng)特性確定保電任務(wù)間邏輯關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度變化，并根據(jù)保電任務(wù)間邏輯關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度變化生成初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)；

8、對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行再次解析，根據(jù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則和初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)確認(rèn)最終的保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)。

9、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，獲取保電方案文本的圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別處理將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，具體包括：

10、基于掃描設(shè)備獲取保電方案文本的圖像數(shù)據(jù)，保電方案文本包括紙質(zhì)文本和電子文檔；

11、對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化、噪聲去除和邊緣增強(qiáng)；

12、使用光學(xué)字符識(shí)別算法對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行字符提取，將字符信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字化文本；

13、對(duì)數(shù)字化文本進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提取段落、標(biāo)題及保電任務(wù)描述的邏輯分塊信息，生成結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。

14、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理分析，識(shí)別與保電任務(wù)相關(guān)的事件時(shí)間標(biāo)簽與邏輯依賴關(guān)系，并將事件時(shí)間標(biāo)簽與邏輯依賴關(guān)系映射為優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則，具體包括：

15、通過(guò)語(yǔ)法解析對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行句法分析，提取語(yǔ)句中的主語(yǔ)、謂語(yǔ)和賓語(yǔ)關(guān)系；

16、使用命名實(shí)體識(shí)別算法從結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中提取事件時(shí)間信息，并將事件時(shí)間信息標(biāo)注為事件時(shí)間標(biāo)簽；

17、基于依存句法分析識(shí)別保電任務(wù)間的邏輯依賴關(guān)系，邏輯依賴關(guān)系包括保電任務(wù)的先后順序、條件關(guān)系以及并行關(guān)系；

18、將提取的事件時(shí)間標(biāo)簽和邏輯依賴關(guān)系以圖結(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)，生成保電任務(wù)間依賴圖；

19、根據(jù)保電任務(wù)間依賴圖中的事件時(shí)間標(biāo)簽和邏輯依賴關(guān)系，結(jié)合優(yōu)先級(jí)估算模型，生成優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則。

20、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，通過(guò)動(dòng)態(tài)語(yǔ)義嵌入模型對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的上下文表示進(jìn)行提取，評(píng)估上下文一致性的波動(dòng)特性，具體包括：

21、對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行上下文窗口劃分，得到固定窗口長(zhǎng)度的上下文片段，每個(gè)上下文片段覆蓋連續(xù)的句子；

22、使用動(dòng)態(tài)語(yǔ)義嵌入模型對(duì)每個(gè)上下文片段進(jìn)行語(yǔ)義特征提取，動(dòng)態(tài)語(yǔ)義嵌入模型基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型構(gòu)建，通過(guò)多層注意力機(jī)制生成每個(gè)上下文片段的上下文表示；

23、通過(guò)計(jì)算上下文片段之間的語(yǔ)義向量變化率，量化上下文表示的一致性；語(yǔ)義向量變化率由相鄰上下文片段的語(yǔ)義向量差值計(jì)算得到；

24、使用多分形去趨勢(shì)波動(dòng)分析對(duì)語(yǔ)義向量變化率進(jìn)行波動(dòng)特性建模，生成上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)以評(píng)估上下文一致性的波動(dòng)特性。

25、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，使用多分形去趨勢(shì)波動(dòng)分析對(duì)語(yǔ)義向量變化率進(jìn)行波動(dòng)特性建模，生成上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)以評(píng)估上下文一致性的波動(dòng)特性，具體為：設(shè)語(yǔ)義向量變化率序列為，通過(guò)多分形去趨勢(shì)波動(dòng)分析生成波動(dòng)特性指數(shù)，計(jì)算公式為：；其中，表示上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)，表示第個(gè)上下文片段的語(yǔ)義向量變化率，表示語(yǔ)義向量變化率的均值，表示上下文片段的總數(shù)，表示上下文片段的編號(hào)。

26、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，基于上下文一致性的波動(dòng)特性確定保電任務(wù)間邏輯關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度變化，并根據(jù)保電任務(wù)間邏輯關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度變化生成初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)，具體包括：

27、上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)越大，保電任務(wù)間邏輯關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度變化越顯著；

28、將所有保電任務(wù)按照上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)的大小進(jìn)行排序，按照排序結(jié)果生成初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)列表，保電任務(wù)從上下文一致性波動(dòng)特性指數(shù)最小到最大依次排列。

29、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行再次解析，根據(jù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則和初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)確認(rèn)最終的保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)，具體包括：

30、獲取保電任務(wù)的優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則和初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)；

31、對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行再次解析，識(shí)別與每個(gè)保電任務(wù)相關(guān)的事件時(shí)間標(biāo)簽和邏輯依賴關(guān)系；

32、根據(jù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度規(guī)則中保電任務(wù)的順序和初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)的排列，結(jié)合結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中的邏輯依賴關(guān)系，對(duì)所有保電任務(wù)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行調(diào)整和確認(rèn)，生成最終的保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)。

33、本發(fā)明一種基于ocr與nlp的保電方案文本識(shí)別分析方法的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

34、1、通過(guò)將保電方案文本的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)文本中的事件時(shí)間標(biāo)簽和邏輯依賴關(guān)系進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別與映射；本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)語(yǔ)義嵌入模型提取上下文表示，評(píng)估上下文一致性的波動(dòng)特性，量化保電任務(wù)間的邏輯關(guān)聯(lián)強(qiáng)度變化，從而生成初步保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)并確認(rèn)最終優(yōu)先級(jí)；相比傳統(tǒng)的靜態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度方式，該方法能夠動(dòng)態(tài)結(jié)合保電任務(wù)的時(shí)間線和邏輯依賴關(guān)系進(jìn)行解析和優(yōu)化，有效提升了保電任務(wù)調(diào)度的準(zhǔn)確性和效率。

35、2、通過(guò)處理非結(jié)構(gòu)化的保電方案文本，將復(fù)雜的語(yǔ)義信息轉(zhuǎn)化為易于分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解決了傳統(tǒng)優(yōu)先級(jí)調(diào)整依賴規(guī)則化模型的問(wèn)題；通過(guò)多層次的數(shù)據(jù)解析和動(dòng)態(tài)模型的引入，優(yōu)化了保電任務(wù)優(yōu)先級(jí)的生成流程；本發(fā)明的方法在處理保電任務(wù)間的復(fù)雜邏輯關(guān)聯(lián)時(shí)，能夠適應(yīng)多樣化的保電任務(wù)場(chǎng)景需求，減少了人工分析的工作量和錯(cuò)誤率，顯著提升了保電任務(wù)調(diào)度的智能化水平，為實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的電力保障提供了重要的技術(shù)支撐。