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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司申请的专利基于NLP技术的电力行业结构化文本生成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：CN119692310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411483807.5，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法是由赖凯庭;赵化时;何宇斌;杨元威;练寅设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法在说明书摘要公布了：本申请属于IPv6态势感知技术领域，涉及基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法，通过从电力系统中采集传感器数据、设备日志、用户报告等多源数据，并进行预处理。接着，采用初级特征提取和PCA降维技术提取关键特征，并对其进行标准化处理，利用电力专家知识对特征数据进行标注，通过分类算法将标注后的数据分类整理，采用BERT模型进行训练，输入标注的关键特征数据和文本数据，利用监督学习生成符合电力行业需求的文本，并通过多次迭代优化特征提取和分类策略，结合预设计的规则和模板生成结构化文本，并使用校验规则对文本进行检查，通过ROUGE评估指标对文本进行质量评估，进一步优化模型和生成规则，从而实现了高效、准确的电力行业文本生成目标。

本发明授权基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法在权利要求书中公布了：1.基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从电力系统中采集传感器数据、设备日志、用户报告和维护记录数据，并对采集的数据进行预处理； 步骤2：对预处理的数据进行初级特征提取，再采用PCA特征提取技术进一步的提取数据中的重要特征，将高维数据降维为关键特征，对提取的关键特征进行标准化处理； 步骤3：利用电力专家知识对提取的特征数据进行标注，包括故障类型、设备状态和事件类别；使用分类算法对标注后的数据进行分类，将数据按预定义的类别进行整理； 所述步骤3中的对提取的特征数据进行标注包括人工标注和自动标注； 首先采用自动标注特征数据，无法通过自动标注的数据采用电力专家知识进行标注； 所述自动标注基于历史数据和已知标签的相似性匹配进行标注： ； 式中：表示第i个特征数据点的标注类别；表示第i个特征数据点对应的故障评分函数；和为根据电力行业标准设定的故障阈值； 其中： ； 式中：表示电压偏差，为当前电压与设备额定电压之间的差值； 表示电流偏差，表示当前电流与设备额定电流之间的差值； 表示设备当前温度；、、表示故障系数，基于专家经验给出； 步骤4：采用BERT模型进行训练，输入数据包括标注后的关键特征数据和文本数据，利用监督学习方法对BERT模型进行训练，生成符合电力行业需求的文本；根据训练结果迭代优化BERT模型，调整特征提取和分类策略； 步骤5：设计文本生成的规则和模板，根据电力行业的业务需求和生成文本的目的，确定文本的结构、语言风格和专业术语使用；利用训练好的BERT模型结合预先设计的规则和模板，自动生成结构化文本，并使用预定义的校验规则对生成的文本进行检查； 步骤6：采用ROUGE评估指标对生成的文本进行质量评估，识别生成文本中的不足之处，进一步优化BERT模型和文本生成规则。

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