电网调度智能问答方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

文档序号:44096344发布日期:2025-12-19 20:37阅读:15来源:国知局
技术特征:

1.一种电网调度智能问答方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述从所述用户问题中提取得到关键词,包括:

3.根据权利要求1所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述多层规则识别机制包括领域分类规则、意图细分规则和参数提取规则;

4.根据权利要求1所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述基于深度学习模型对所述关键词进行意图识别,得到模型识别结果,包括:

5.根据权利要求1所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述对所述规则识别结果和所述模型识别结果进行比对分析,得到意图识别结果,包括:

6.根据权利要求5所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述对所述规则识别结果和所述模型识别结果中的置信度进行融合,得到融合置信度,包括:

7.根据权利要求5所述的电网调度智能问答方法,其特征在于,所述根据所述意图识别结果确定所述用户问题的目标意图,包括:

8.一种电网调度智能问答装置,其特征在于,包括:

9.一种存储介质,其特征在于:所述存储介质中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述电网调度智能问答方法的步骤。

10.一种计算机设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器,以及存储器;


技术总结
本申请提供的电网调度智能问答方法、装置、存储介质及计算机设备,在接收到用户问题后,对其进行关键词提取,从而简化后续处理的复杂度;基于该关键词,本申请可以采用多层规则识别机制和深度学习模型分别对其进行意图识别,得到规则识别结果和模型识别结果,其中,多层规则识别机制可以确保在常见规范问题上的识别准确性和稳定性,而深度学习模型对复杂问题具有较高的识别能力,因此可以对两个识别结果进行比对分析,得到意图识别结果,进而确定目标意图,这样可以有效避免单一识别方法可能出现的错误。最后可以根据目标意图从预设的电网专业知识库中匹配输出用户问题的问题答案,确保匹配到的答案具有专业性和准确性,能够切实解决用户问题。

技术研发人员:吴树鸿,邱桂华,邝梓佳,花洁,周俊宇,苏梓豪,苏尚宇,聂家荣,邵玉明,李高明
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司佛山供电局
技术研发日:
技术公布日:2025/12/18
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