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龙图腾网获悉江西掌中无限网络科技股份有限公司申请的专利一种电力通知文本向5G消息转换的系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120429350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510929193.7，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权一种电力通知文本向5G消息转换的系统及方法是由任燕;王彪;彭璐;梅嵩设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力通知文本向5G消息转换的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种电力通知文本向5G消息转换的系统及方法，事件解析模块接收来自电力PMS及DMS系统的原始电力事件数据，采用规则解析与关键字段提取算法，输出标准化结构体；摘要生成模块接收结构化事件数据，结合事件类型与目标用户画像，生成通俗化文本摘要；图形生成模块将事件结构体中的地理坐标与设备编号映射至GIS平台，在GIS地图中以热区高亮标注事件区域；图文联动模块将摘要文本与图形进行锚点绑定，将文本中事件范围对应至图形热区，事件时间绑定至预计恢复时间倒计时器；消息封装模块将文本摘要与图形内容封装为5G富媒体消息格式，最终通过运营商5G核心网下发至用户终端。

本发明授权一种电力通知文本向5G消息转换的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电力通知文本向5G消息转换的方法，其特征在于，包括： S1：接收来自电力PMS系统和DMS系统的原始电力事件数据，对所述事件数据进行预处理，包括字段清洗、设备映射与时间标准化操作，并通过电力事件语义分段与多通道解析算法，将原始事件数据转换为结构化事件信息体，其中电力事件语义分段与多通道解析算法的具体实现如下： 接收来自PMS及DMS系统的原始文本数据，原始文本数据包含半结构化及自由表达格式，执行字符时间单位统一、标点补全、词语纠错与编码兼容性处理，处理完成的文本被标注为唯一事件ID，并封装成事件原始对象EventRawObject，完成对原始输入的电网事件描述文本的基础清洗和标准化处理； 对预处理文本进行词法切分与分词处理，引入基于自训练的DependencyParser-BiLSTM模型对文本构建句法依存图谱，结合预定义的事件语义词典与语法规则模板，识别出句子中的事件中心词、设备主语词组、位置补语短语、时间副词短语候选片段，随后，利用基于规则加权的窗口滑移策略，对冗余及嵌套片段进行归并消歧，最终将文本分解为四类语义片段：设备片段、事件片段、位置片段与时间片段，每个片段被封装为标准化结构SemanticChunk，标注其语义类别与字符位置信息； 依据语义片段的类别标签SemanticChunk中的语义类型字段，将各语义片段动态路由至对应的专用解析通道进行并行处理，解析通道的调度采用事件驱动的微服务架构，每类语义片段在内部配置独立的处理模块，分别以RESTAPI形式注册为设备识别服务、位置抽取服务、时间解析服务及事件分类服务，通过内部消息队列将结构化的语义片段以标准JSON格式封装，并附带事件上下文ID，投递至消息总线，各解析服务模块监听对应通道，接收到消息后，自动调度加载对应的子模型，完成对语义片段的实体抽取、分类及标准化处理，调度中心采用线程池+异步回调机制控制各通道处理状态，将结果回写至事件语义缓存池EventSemanticCache，供后续融合模块读取调用； 采用基于BERT-CRF架构的命名实体识别模型，针对设备片段中涉及的关键信息变电站、线路编号、电压等级、馈线名进行抽取，模型以句法上下文为输入，输出标注的设备实体类别及文本位置，随后，解析结果进入设备层级补全模块，根据已训练的设备编码规则和字典系统，自动推断并填充缺失字段，最终输出设备信息结构体DeviceStruct包含设备ID，电压等级，所属变电站，类型，并附带置信度评分； 使用融合了词向量表示与地名先验知识的BiGRU-CRF地理实体识别模型，对位置片段中的居民区、地标、小区名进行识别，输出地理实体名称及其在原文中的位置，通过地名-坐标映射表，将识别出的地名映射为标准化坐标对，对于模糊匹配地名，使用地理距离加权相似度进行模糊纠错，确保定位准确性，输出多位置并行的结构体LocationStruct； 采用基于正则表达式驱动的语义模式树匹配方法，对时间词组进行模式识别与类型分类，随后结合当前系统时间上下文，将自然语言时间表达统一转换为ISO8601时间格式，输出时间结构体包括事件起始时间、恢复时间、预计持续时长字段； 对事件片段内容进行意图识别，判断其属于预定义事件类型中跳闸、计划检修、突发停电、负荷异常的何种类型，模型输入为事件片段的文本表征向量，输出为事件类型类别及其概率分布，系统预设置信度门限默认为0.75，置信度大于等于0.75的样本为高置信度样本，置信度小于0.75的样本为低置信度样本，根据设定阈值输出置信度高于特定门限的事件类型，低置信度样本送入人工复核模块，该结果将作为生成摘要模板及图形模板选择的上游输入； 在各通道完成解析后，系统将各SemanticChunk的解析结果汇总生成完整的EventStruct对象，对于字段重叠、实体冲突，系统采用加权投票机制进行冲突消歧，加权项包含结合置信度、片段位置、上下文一致性，对于缺失字段，调用图谱补全逻辑，最终生成结构完整、字段规范的电力事件结构体，供摘要生成与图文生成模块调用； S2：基于预设的电网事件图谱模型，对所述结构化事件信息进行语义建模，构建多维语义图结构，所述语义图中的节点信息包含事件类型、涉及设备、地理位置、预计恢复时间、影响区域，随后，将语义图向量输入语义摘要生成模型，结合事件类型及目标用户画像，生成自然语言表达的通俗化通知摘要文本； S3：提取事件信息体中的设备编号与地理坐标数据，通过接口接入GIS平台，将事件所涉及的地理区域在地图图层上进行定位，生成对应的图形表示，并依据事件范围对相关区域进行高亮热区渲染，形成事件区域可视化图像； S4：对生成的摘要文本进行字段锚点标记，并建立与图形元素之间的映射关系，所述映射关系包括将摘要中的地名、设备名称与GIS热区ID进行绑定、将预计恢复时间字段绑定至倒计时模块，实现用户点击文字锚点时图形联动高亮的交互逻辑； S5：将生成的文本摘要与图形内容进行封装处理，按照5G富媒体通信标准格式生成RCS消息结构，根据用户终端能力和网络能力动态选择适配的消息版本，包括纯文本型、图文融合型、语音辅助型，最终将所述封装后的消息通过5G核心网传输至目标用户终端。

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