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公开(公告)号：CN117634466A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311220009.9
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司 , 北京大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/048 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于信息抽取领域，提供基于连接词增强的双流情感因果关系抽取方法及系统。其中，基于连接词增强的双流情感因果关系抽取方法包括对文本进行编码，得到文本中各个子句的隐状态表示；抽取出所有情感句和原因句；构建第一句对集合以及第二句对集合；得到各个集合对应的每个连接词及其隐状态表示；将第一句对集合中各个子句的隐状态表示与连接词的隐状态表示连接，得到句子对第一隐状态表示；将第二子句对集合中各个子句的隐状态表示与连接词的隐状态表示连接，得到句子对第二隐状态表示；根据句子对第一隐状态表示和句子对第二隐状态表示分别与句子对的映射关系，对应抽取出情感‑原因句子对以及原因‑情感句子对，确定出双流情感因果关系。
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公开(公告)号：CN117332783A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311219833.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司 , 北京大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开一种基于重排序的命名实体识别方法、系统、设备及存储介质，涉及命名实体数据识别技术领域，包括：对文本训练集采用预构建的命名实体识别模型得到候选识别结果；对候选识别结果根据预设的标准答案计算F1分值，并按照F1分值对候选识别结果排序；对排序后的候选识别结果定义对比学习损失函数，以此对预构建的命名实体识别模型进行训练；对待处理文本采用训练后的命名实体识别模型，得到目标实体词的分类识别结果。提高命名实体识别效果。
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公开(公告)号：CN117610537A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311413683.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了基于核范数和图神经网络的情感因果关系抽取方法及系统，包括：获取文本；基于所述文本，通过情感因果关系抽取模型，得到文本中的情感和原因句子对；所述情感因果关系抽取模型在提取到所述文本中每个子句的初始隐状态表示后，使用图注意力网络进行子句之间的交互，得到每个子句的隐状态表示，并基于所述隐状态表示，预测出情感子句和原因子句，将所有的情感子句和原因子句两两组合为情感和原因句子对，并预测每个情感和原因句子对的概率，抽取出概率满足条件的情感和原因句子对；其中，情感因果关系抽取模型通过二元交叉熵和核范数组成的损失函数进行训练。提高了因果关系抽取的效果。
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公开(公告)号：CN116632841A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310919037.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力大数据领域，提供了一种融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统。其中，为了解决采用深度学习模型进行预测由于会出现过拟合现象而降低预测精度的问题，融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法包括获取配电台区历史用电负荷、气象以及时间信息；利用预先训练好的短期用电负荷预测模型处理电台区历史用电负荷、气象以及时间信息，得到短期用电负荷预测值；其中，所述短期用电负荷预测模型包括若干串联连接的子模型；每个子模型的结构相同，均包括输入层、多时序特征模型、深度残差网络层和输出层，其能够提高负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN118427562A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410888175.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于物联网设备时间序列预测领域，提供了一种面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法及系统。为解决固定图结构无法识别变量之间的依赖关系发生改变而导致模型无法学习时间序列的正确模式的问题，面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法利用全局图的信息和当前时间序列的局部信息来生成图结构，以建模时间序列之间依赖性的动态变化，能够提高多元时间序列预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117909492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410308877.0
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 严莉 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N5/01 , G06N5/025
Abstract: 本发明提供了一种电网非结构化信息抽取方法、系统、设备及介质，其属于电网业务非结构化信息抽取技术领域，包括：获取待信息抽取的电网业务非结构化数据，并利用预先构建的分词器进行分词处理；基于分词结果，构建基本无向图；从所述基本无向图中进行极大团抽取，基于抽取的极大团，实现实体抽取；对于抽取的实体，采用基于条件随机场的关系抽取模型，进行实体间关系的抽取，基于抽取的实体以及实体间的关系，实现三元组的构建，并基于构建的三元组，进行电网业务知识图谱的构建。
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公开(公告)号：CN118228307A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358195.0
申请日：2024-03-27
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国科学院信息工程研究所 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及算法评估技术领域，具体涉及一种差分隐私算法保护效果评估方法、装置、介质及设备。方法包括：基于影响差分隐私算法保护效果的指标构建模糊影响图；将定性或定量计算的指标值进行模糊化处理，并基于模糊影响图中节点之间的关系、预设状态模糊集和频率模糊集计算价值节点的频率矩阵；基于价值节点的频率矩阵确定概率分布，得到差分隐私算法保护效果的评估结果；根据评估结果和预设标准确定是否对差分隐私算法的参数进行调整。本发明将指标值使用模糊逻辑进行量化描述；且有效地表征影响差分隐私算法保护效果的因素之间的相互作用及各因素之间的各种组合、传递关系，即通过考虑指标间的交叉影响，得到更有代表性的评估结果。
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公开(公告)号：CN117829683A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238789.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及系统，利用电力数据质量评价指标体系建立特征依赖关系图，在此基础上依次利用特征传递优化和两种自适应随机图数据增强方法对特征依赖关系图进行处理，并通过图卷积神经网络提取数据特征，来训练基于图对比学习的电力数据质量分析模型，可以实现数据质量的综合分析，帮助海量电力物联数据可用性和有效性得到提升。
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公开(公告)号：CN117827847B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410238783.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 梁云丹 , 严莉 , 黄怡 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 王高洲 , 呼海林 , 朱亚运 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 张金国 , 王雨晨 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于大数据技术领域，为了解决问法训练样本数据少的问题，提出了结合大语言模型的训练样本构建方法、系统、设备及介质，通过利用所获取的库表结构化知识数据构建Prompt模板，所述Prompt模板中库表结构和库表中知识数据相对应；根据所构建的Prompt模板，基于第一大语言模型得到包含问法和查询意图的推理结果；对所得到的推理结果构建扩充问法清单，并对所述扩充问法清单基于第二大语言模型获取问句中关键信息的预标注结果；将所述扩充问法清单以及对应的预标注结果作为问法训练数据用于训练问答模型，帮助在模板生成SQL方案中解决问法训练数据不足，以及扩充问法标注耗时导致方案可实施性降低的难题。
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公开(公告)号：CN117909492A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410308877.0
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 严莉 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N5/01 , G06N5/025
Abstract: 本发明提供了一种电网非结构化信息抽取方法、系统、设备及介质，其属于电网业务非结构化信息抽取技术领域，包括：获取待信息抽取的电网业务非结构化数据，并利用预先构建的分词器进行分词处理；基于分词结果，构建基本无向图；从所述基本无向图中进行极大团抽取，基于抽取的极大团，实现实体抽取；对于抽取的实体，采用基于条件随机场的关系抽取模型，进行实体间关系的抽取，基于抽取的实体以及实体间的关系，实现三元组的构建，并基于构建的三元组，进行电网业务知识图谱的构建。
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