1.一种电网风险文本分词方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的电网风险文本分词方法，其特征在于，对所述电网风险中文文本词汇数据进行多次预处理，具体包括：
3.根据权利要求2所述的电网风险文本分词方法，其特征在于，在词性标注中，将代词标注为r、并列连词标注为c、助词标注为u、语气词标注为y、数词标注为m、量词标注为q。
4.根据权利要求1所述的电网风险文本分词方法，其特征在于，在使用深度学习bilstm+crf的方法中，bilstm为两个lstm倒置组件模型，该模型的更新和输出公式如下：
5.根据权利要求1所述的电网风险文本分词方法，其特征在于，进行分词效果统计，并进行统计分析，具体为：
6.根据权利要求1所述的电网风险文本分词方法，其特征在于，所述双阶段电网风险文本序列分词模型进行权重分配时，具体按照下式进行：
7.一种电网风险文本分词装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的电网风险文本分词装置，其特征在于，在所述模型构建模块中，所述双阶段电网风险文本序列分词模型进行权重分配时，具体按照下式进行：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的电网风险文本分词方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的电网风险文本分词方法。