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龙图腾网获悉南京苏逸实业有限公司;南京苏逸实业有限公司科技信息网络分公司;江苏鑫顺能源产业集团有限公司申请的专利一种基于动态LDA的主题标注方法和系统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：CN119494340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411557591.2，技术领域涉及：G06F40/258；该发明授权一种基于动态LDA的主题标注方法和系统是由颜肃;郭兴泉;沈彪;戴强华设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态LDA的主题标注方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于动态LDA的主题标注方法和系统，包括：从多种异构数据源收集历史电力运维工单数据并进行预处理操作，构建电力领域专业词典；根据时间戳信息数据划分为时间片，将每个时间片的电力运维工单数据作为先验信息输入基于粒子滤波的动态LDA模型，以对模型进行训练，对模型参数进行优化，将当前时间片对应的训练后的基于粒子滤波的动态LDA模型进行存储，用于下一个时间片的训练，并利用训练后的基于粒子滤波的动态LDA模型对新的电力运维工单数据进行主题标注。本发明实现了电力领域文本的精准主题标注。

本发明授权一种基于动态LDA的主题标注方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态LDA的主题标注方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从多种异构数据源收集历史电力运维工单数据，将收集的历史电力运维工单数据中的文本数据转换为统一格式，并进行预处理操作，同时构建电力领域专业词典； 步骤2：根据所述电力运维工单数据的时间戳信息，将所述电力运维工单数据划分为不同的时间片，将每个时间片的电力运维工单数据作为先验信息输入基于粒子滤波的动态LDA模型，以对所述模型进行训练，其中模型训练采用增量Gibbs抽样算法对新数据进行采样，更新粒子权重和模型参数，实现该模型的增量更新； 步骤3：对模型参数进行优化，将当前时间片对应的训练后的基于粒子滤波的动态LDA模型进行存储，用于下一个时间片的训练，并利用训练后的基于粒子滤波的动态LDA模型对新的电力运维工单数据进行主题标注； 所述数据源包括国家电网内部数据和外部公开数据，所述国家电网内部数据包括： 技术标准、规范、规程文本数据，用于定义电力设备的运行维护规范； 电力设备运行维护手册，包含设备的结构、原理、常见故障及处理方法； 故障诊断案例库，包含历史故障案例的详细记录，包括故障现象、原因分析、处理措施； 所述外部公开数据包括： 电力行业新闻，包含电力系统运行情况、新技术应用、故障事件； 技术论坛讨论帖，包含电力行业专家和工程师对故障案例的分析讨论； 所述预处理操作，进一步包括： 首先进行数据清洗，去除无关信息，所述无关信息包括HTML标签、特殊字符、标点符号，将数据格式进行统一；进行数据去重，对缺失的字段进行填充或删除； 然后采用电力专业分词工具进行分词处理，利用新词发现算法识别电力领域的新词汇、专业术语和设备型号，并将其加入分词词典； 构建停用词典，去除对文本语义贡献度低于阈值的词语，添加电力运维工单领域特有的停用词； 采用词干提取算法将不同词形的词语转换为相同的词干形式； 利用词性标注工具对分词结果进行词性标注，标识词语的语法属性；采用命名实体识别工具识别文本中的命名实体以及电力领域的专业实体； 所述将每个时间片的电力运维工单数据作为先验信息输入基于粒子滤波的动态LDA模型，进一步包括： 将电力领域专业词典作为先验知识，将词典信息融入模型，在计算词语的词频时，对词典中的专业词汇赋予更高的权重；或在主题-词语分布的狄利克雷先验分布中，对词典中的专业词汇设置更高的先验概率；或利用词典信息构建主题-词语关联矩阵，作为主题-词语分布的先验信息，引导模型学习电力领域知识的主题-词语分布； 收集电力设备的相关信息，利用知识表示和推理技术，将这些信息构建成电力设备知识图谱；基于所述电力设备知识图谱，提取电力运维工单中实体的语义特征，将这些语义特征作为PF-DTM模型的输入特征，将其融入到文档的词袋表示中； 利用知识图谱中的关系信息，建立主题之间的关联约束； 收集整理在故障诊断、故障处理方面的电力运维专家经验和规则，将专家经验转换为可供计算机理解和执行的规则形式；将专家规则作为约束条件，融入PF-DTM模型的训练过程中，引导模型学习主题分布和演化规律。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京苏逸实业有限公司;南京苏逸实业有限公司科技信息网络分公司;江苏鑫顺能源产业集团有限公司，其通讯地址为：210008 江苏省南京市鼓楼区中山路251号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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