[發明專利]電力運維信息知識圖譜構建方法

在審

• 申請號: 201810189014.0
• 申請日: 2018-03-08
• 公開（公告）號: CN108460136A
• 公開（公告）日: 2018-08-28
• 發明（設計）人: 連紀文;吳飛;王國強;羅富財;李霆;陳倩;王秋琳;林偉;石靜;李明
• 申請（專利權）人: 國網福建省電力有限公司;福建億榕信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊;丘鴻超

1.一種電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：對電力系統工單數據進行工單采集，并轉換為文本格式，并根據文本含義屬性劃分為多個文本域；

步驟2：以工單為單位，對工單文本數據進行分詞處理；

步驟3：對文本域進行分組；

步驟4：對各文本域分別進行域分詞處理，采用基于字符串匹配的分詞方法分別對各分組的內容進行詞匯切分；

步驟5：根據無效詞匯表進行無效詞匯過濾，過濾掉無效詞匯和敏感詞匯；

步驟6：將有效詞匯與知識庫中詞匯表進行比對，將新詞匯加入到知識庫的詞匯列表，對己有詞匯進行累加其出現的頻次；

步驟7：抽取加入詞匯的實體關系：通過預先定義實體關系類型及基于實體的特征，抽取實體關系；

步驟8：將實體與實體關系導入圖數據庫；

步驟9：在圖數據庫中完成知識圖譜的繪制。

2.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟8中，將實體和實體關系轉化為基于RDF的三元組；步驟9中，通過PTransE模型將實體和實體關系進行翻譯和學習，構建成為知識圖譜。

3.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟2和步驟4中，分詞采用中科院的ICTCLAS系統；

將分詞后的所有詞組成字符表D，，其中表示一個詞，。

4.將每個詞E的詞特征向量表示為，其中代表該詞是否對應字符表D中的，的計算方式如下：

。

5.根據權利要求3所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟2和步驟4中，分詞還包括詞性特征的構建：詞性特征的構建與詞特征的構建方式一致。

6.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟7中，釆用句法分析及詞法分析將實體關系轉化為特征向量，繼而采用機器學習模型進行處理，計算特征向量的相似度，并對實體關系進行分類。

7.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟7中，所述預先定義實體關系類型及基于實體的特征包括實體特征、實體類型特征、實體對相對位置特征、實體間距離特征和上下文窗口特征。

8.根據權利要求2所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：所述PTransE模型將知識圖譜中的關系路徑與關系的向量表達聯系起來，將邏輯推理規則視為向量加法操作，其評分函數為：

其中，表示實體間關系路徑集合，為實體間的一條路徑，等價于TransE的參數模型，的計算公式為

其中是一個歸一化函數，表示頭實體h到尾實體t的關系路徑p的可靠性；表示頭實體h到尾實體t的關系路徑p的勢能函數；

對于路徑集合，其函數如下

其中用于衡量頭實體h到尾實體t的關系路徑p的可靠性，即，

其中實體h到實體t的路徑關系p，，從實體h通過路徑關系p，將路徑表示為，其中，；對于任何實體，在的關系的直接用關系來表示；首先對實體h賦予權重1，然后對函數進行不斷迭代，獲得t的權重。

9.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：對電力系統工單數據采用Python的urllib2包對非結構化文本數據的內容進行采集；采用BeautifulSoup包對采集的內容進行解析；采用R環境下的Rwordseg包進行分詞。

10.根據權利要求1所述的電力運維信息知識圖譜構建方法，其特征在于：所述圖數據庫為：Neo4j圖數據庫。