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申请/专利权人：武汉凯默电气有限公司
摘要：本发明涉及数字数据处理领域，本发明涉及智能变电站组态实例化方法，通过获取描述实体文本的基于字粒度的模型以及基于核心词的词粒度模型得到文本表示第一向量，然后通过获取基于关键字的字粒度模型以及基于关键词的词粒度模型获取文本表示第二向量，并通过计算信息增益和使用回归模型确定向量权重，最终实现智能变电站组态模型的实例化和配置。本发明通过多层次向量匹配和精细的权重分配，能够准确地将配置信息点与待匹配信息进行匹配，提高了变电站设备和信号的配置精度和效率，为智能变电站的验收工作提供了有力支持。
主权项：1.智能变电站组态实例化方法，其特征在于，所述方法包括：获取语料库，根据所述语料库获得字粒度向量模型；获取实体文本基于所述字粒度向量模型的表示向量；所述语料库为变电站组态项目中所包含的所有文本信息；获取包含电力领域中专有词汇的词典，根据词典抽取所述语料库中的核心词，所述核心词是所述语料库中出现次数超过设定次数的专有词汇；根据所述核心词得到实体文本的第一向量，所述第一向量表示在字粒度层面和词粒度层面，基于语料库中所包含的字以及核心词语义表达的叠加；筛选所述语料库中的关键字，所述关键字与所述变电站组态项目相关；基于所述关键字的上下文以及所述词典获取关键词；根据所述关键词得到实体文本的第二向量；所述第二向量表示在字粒度层面和词粒度层面，基于语料库中所包含关键字以及关键词语义表达的叠加；根据变电站历史数据划分多个子场景；基于所述核心词以及关键词获取信息增益，根据所述信息增益确定第一向量以及第二向量的权重，进行加权得到综合向量；获取配置信息点和待匹配信息的实体文本所对应的综合向量；基于所述综合向量计算配置信息点和待匹配信息的相似度以完成匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉凯默电气有限公司 智能变电站组态实例化方法
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