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公开(公告)号：CN119670762A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510201022.2
申请日：2025-02-24
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/042 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及电力标准条款差异识别方法技术领域，更具体地说，涉及基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统，包括以下步骤：输入电力标准条款知识图谱；基于知识图谱，输入待识别的第一标准条款和第二标准条款；将知识图谱中涉及的实体和关系转化为用于后续分析的表示向量；利用协同递进优化算法，对第一标准条款和第二标准条款的句子语义差异进行分析，输出差异评估结果，本发明在差异识别过程中采用了协同递进优化算法，将初始语义表示、多维对齐、高维相似性增强、句法语义融合及全局优化五个步骤有机结合，通过逐层递进优化，不仅捕捉了浅层和深层的语义差异，还解决了跨条款间多维特征对齐的问题。
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公开(公告)号：CN119646890A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411519926.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F21/64 , G06F40/30 , G06F40/151 , G06V10/54 , G06T7/50 , G06F16/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本公开是关于一种标准文件的管理方法及装置、电子设备、存储介质。所述方法包括：获取输入的标准文件，提取标准文件的文本数据，将文本数据进行语义解析，得到标准文件的意图数据；搭建两级训练网络模型，利用两级训练网络模型对输入的标准文件进行文本认证学习，具体地，将意图数据输入第一级训练网络模型，通过第一级训练网络模型进行训练，获得特征数据；对文本数据进行下采样处理，得到采样数据，将采样数据和特征数据输入第二级训练网络模型进行训练，得到训练数据；对训练数据进行上采样处理，得到训练文本数据；将训练文本数据与预先存储的标准文件进行比对，确定输入的标准文件是否为合法文件。本公开提升了文本管理安全性。
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公开(公告)号：CN119168325A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411626182.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统数据交互领域，提出了一种基于标准的运维检修数据交互方法及系统，首先，获取相关国家标准、行业标准或团体标准的数字化文本，对标准文本进行分词和词性标注，生成标准知识库。然后，嵌入运维检修平台，实现标准知识的检索、问答和指标校核能力。识别和提取操作任务中的目标操作设备，查找标准知识库中的相关标准要求，进行比对和校核，生成符合标准的操作票。该方法实现了运维检修平台与标准知识库之间的数据交互和同步，提高了运维检修的规范性和准确性，可以有效对运维人员进行任务信息分配，还能够显著提高操作任务的执行效率和质量。
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公开(公告)号：CN119066147A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410987698.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了试点设备基建可研审查过程标准知识包的构建系统及方法，包括构建系统本体，构建系统本体包括标准规范接入平台、服务能力调用平台和业务系统嵌入平台，本发明通过构建标准知识包和知识计算与服务引擎，计算推理和自动化的标准比对，通过识别与审查相关的指标，并根据条款的重要性进行分级提醒，帮助审查人员更好地聚焦关键问题；通过基于语义知识库的自动溯源，追踪标准指标条款在可研报告和设计文档中的应用情况，确保项目的依从性可追溯，有助于减少潜在的违规风险；以自动化标准的溯源和应用，简化审查过程，减少企业在标准依从性审查方面的工作负担，提高审查过程的效率和准确性，减少人为错误。
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公开(公告)号：CN118886872A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410907186.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/1053 , G06F16/36 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种创新人才推荐匹配方法，所述方法包括下列步骤：获取人才需求端的人才招聘需求，将所述人才招聘需求转化为类型资源，并基于该类型资源建立需求方的知识图谱模型；获取专家信息，基于所述专家信息建立人才知识图谱模型；基于需求方的知识图谱模型在人才知识图谱模型中进行匹配，确定推荐的专家人才，本申请通过构建需求方和专家的多维度知识图谱模型，实现了对人才招聘需求的深入理解和专家资源的精准挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118850856A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410976137.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了电网标准文档的术语自动识别系统，涉及电网标准文档识别技术领域，包括识别系统，所述识别系统的内部一端设置有输送机构，所述输送机构的一侧且位于识别系统的底部内壁上固定安装有驱动机构。本发明输送机构将电网标准文档转动输送，压板配合夹板对电网标准文档一端进行夹持，而平整机构是固定安装在驱动机构上的，此时通过驱动机构带动平整机构水平向识别系统内部移动，从而将电网标准文档拉扯平整，带入识别系统内部，进行识别，处理主机进行利用自然语言处理技术和机器学习算法来分析文档内容，识别其中的专业术语，用户可以更快速地理解电网标准文档，提高工作效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118485056A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410367402.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F40/194 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于零样本启动和小样本调优的语义查重方法及系统，包括：采集文件的内容信息；对采集到的内容信息进行语义查重；通过生成式对抗网络，对语义查重进行补充；获取语义查重的反馈信息，自动生成训练样本，利用小样本调优完成对抗网络的训练。能够深入分析文本的语义内容，不仅仅基于表面的文本匹配，而是通过理解文本的深层意义来进行查重，大大提高查重的准确性。通过生成器产生的新文本，本发明能够覆盖更广泛的语义空间，包括那些在原始查重内容集合中未直接出现但语义上相关的表达。这种能力使得查重不仅限于现有的文本库，而是能够动态地扩展查重的深度和广度。
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公开(公告)号：CN118193731A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410193100.4
申请日：2024-02-21
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法及系统，涉及文本主题识别技术领域，包括：对数据库中的文本进行收集，基于机器学习分类模型初步筛选科技文本，进行数据预处理；对科技文本利用依存句法分析技术提取SAO结构，优化SAO提取的规则和方法；将提取的SAO结构转化为特征向量，将特征向量输入到LDA模型中，训练模型识别文本的潜在主题，根据训练结果调整模型参数；从LDA模型中提取文本的主题分布作为特征，将文本的主题分布特征输入到K‑means聚类算法中，进行文本聚类。本发明提供的基于SAO结构的科技文本主题识别与聚类筛选方法更准确地识别和聚类文本主题，具有更好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118193675A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410196502.X
申请日：2024-02-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/338 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种通过文档理解预训练的文档审查对比方法及系统，涉及文本对比技术领域，包括识别文档进行科技项目技术内容数据提取，对获取的数据进行预处理提取特征；提取特征向量中的实体计算实体关系强度，构建知识图谱模型；利用自然语言处理和深度学习技术对收集的文档进行深度语义分析，通过知识图谱进行多文档关联性评估。本发明提供的通过文档理解预训练的文档审查对比方法通过构建知识图谱，能够更深入地理解文档内容，揭示实体间隐藏的关联，从而在多文档对比和审查中提供更加精准的分析，并且完成知识图谱支持可视化操作，可以由分析人员进行补充的人工分析。本发明在准确性和深层次分析方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN117932056A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311729407.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F21/31 , G06F40/151 , G06V30/18 , G06V30/16 , G06V30/162 , G06V30/164 , G06V30/168
Abstract: 本发明公开了一种基于文本分析的数字化智能校对方法，包括：获取检测人员的身份信息，利用实体识别和关键词匹配对所述检测人员的身份信息进行识别，得到检测人员对应关系数据文档；将所述数据文档进行文档矫正，并进行数据转化，得到数据文本并备份，记录备份数据文本的存档时间；将所述数据文本进行多文本模型逐次校对，输出异常文本，对所述异常文本进行二次校对；将所述异常文本进行审核，对符合审核标准的词条记录到专属附加部分并回传到多文本模型，将所述异常文本导出，得到最终校对数据，保证文本信息校对结果的准确性，为数据的及时更新提供支持。
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