申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN118114646A

主分类号：G06F40/205

分类号：G06F40/205;G06F16/951;G06F16/28;G06F16/901;G06N3/045;G06N3/08;G06N20/00;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开

摘要：本发明公开了一种电价政策的解析管理方法，包括：采集步骤：基于网络爬虫对异构站点进行网络爬虫，爬取电价政策发布网站中的电价政策信息；清洗步骤：对解析得到的电价政策文本信息进行数据清洗；通过关键信息进行分类得到层级数据资源集；解析步骤：预设神经网络模型并进行训练，通过神经网络模型对获取新公布的电价政策信息解析，以此方式挖掘政策的继承性；审核步骤：对政策分类、解析等进行审核、调整，形成格式化、结构化的政策信息。因此，本发明可以为工作人员对电价政策的解析及管理提供方便，提高政策收集、解读的效率，促进电价政策的系统、有序管理。

主权项：1.一种电价政策的解析管理方法，其特征在于，包括步骤：S1、对电价政策发布网站进行爬虫，爬取所述电价政策发布网站中的电价政策信息，利用自然语言技术对所述电价政策信息进行解析，以生成自然语言的电价政策文本信息以及关键信息；S2、对所述电价政策文本信息进行清洗，并使用机器学习基于所述关键信息对已清洗的电价政策文本信息进行分类；S3、对分类得到的数据资源进行目录化管理，形成层级数据资源集；S4、预设神经网络模型，所述神经网络模型以电价政策文本信息为输入，以目标解析信息为输出；基于所述层级数据资源集对历史的电价政策文本信息进行标注并输入所述神经网络模型进行训练，训练得到至少两个已收敛的神经网络，每个所述已收敛的神经网络用于进行一种标注信息的电价政策分类；S5、将最新公布的电价政策文本信息以及关键信息输入至所述神经网络模型中，将所述关键信息作为神经元，通过所述神经网络模型判断所述神经元是否归属于已收敛的神经网络，若是，则将所述神经元与所归属的神经网络连接，并更新所归属的神经网络，将最新公布的电价政策文本信息输入更新后的神经网络，得到解析结果；否则，以所述神经元为起始神经元建立新的神经网络，将最新公布的电价政策文本信息输入新的神经网络，得到解析结果；S6、对政策分类和解析结果进行审核和调整，形成格式化、结构化的政策信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院 一种电价政策的解析管理方法

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