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公开(公告)号：CN119721040A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411843634.3
申请日：2024-12-14
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/3329 , G06F16/334
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文学习的命名实体识别方法，基于领域知识构建实体的定义；基于思维链技术构建实体提取模板；基于大语言模型的命名实体识别；基于大语言模型的实体提取结果自我验证。本发明基于思维链技术构建实体提取模板，并基于K最邻近算法构建少样本学习的实例，进而进行基于大语言模型命名实体识别训练，从而有效提升大语言模型提取性能。
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公开(公告)号：CN120067686A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510134765.2
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川大学
IPC: G06F18/214 , G01R31/00 , G06F18/2431 , G06F18/2113 , G06F18/22 , G06N5/022
Abstract: 本申请涉及一种基于多参数和多指标感知的变压器故障实例增强方法。所述方法包括：首先，基于变压器参数文档进行多参数组合；之后，基于组合结果设定偏移情况，生成故障原因和故障现象，基于对应的故障原因和故障现象确定故障实例；最后，基于大模型的置信度和生成故障实例的可信度筛选所述故障原因和故障现象，扩充原始故障实例知识库。首先根据参数文档引导大模型生成电力故障实例样本，其次利用语义相似度和大模型生成实现的置信度来筛选出有效的实例样本，成功扩展了故障实例知识库的规模和多样性，提高了基于检索增强范式的大模型在故障归因中的性能。有效解决了现有知识库规模小和实例数据不足的挑战，为准确推理变压器故障原因奠定了基础。
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公开(公告)号：CN120030146A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510134831.6
申请日：2025-02-07
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于大模型迭代式推理的变压器故障根因分析方法。所述方法包括：基于故障现象结合故障实例知识库进行检索，得到相关故障实例；将所述故障现象和相关故障实例输入大模型，得到故障根因推理结果；基于所述故障现象和故障根因推理结果结合所述故障实例知识库进行基于语义向量和关键词的混合检索，得到候选检索结果集合；采用大模型对所述候选检索结果集合进行重排序，基于故障现象结合思维链技术确定目标故障原因。利用检索增强能够解决大模型在推理事实准确性方面的短板，提升电网变压器故障根因分析的效率和准确性，同时，基于迭代式的推理过程使得大模型能够不断细化和提升对故障原因的分析，显著提升了推理结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117573868A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311499481.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/279 , G06F40/289 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于自然语言处理文本技术领域，公开了一种基于神经网络的多维度查重方法，首先构建查重文本库；对查重文本库中的各文本进行主题识别，并基于主题对各文本进行拆分，得到各主题相关的文本内容；再对输入文本进行主题识别，并基于主题对文本进行拆分，得到各主题相关的文本内容；然后基于语义分析获得输入文本的文档级语义相似度分数；基于字符串分析获得输入文本的文档级统计相似度分数；以输入文本与查重文本库的文档级语义相似度分数和文档级统计相似度分数的加权平均值作为输入文本的查重结果。本发明综合考虑了基于语义和基于字符串匹配的统计方法两个维度对查重进行综合评分，提升查重效果。
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