电网人机交互终端的数据处理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种电网人机交互终端的数据处理方法及系统。

背景技术：

1、电网人机交互终端的数据分析对电网发展至关重要，随着电力系统规模的不断扩大和智能化水平的提升，需要实时监控、智能调度和高效管理电网运行。

2、现有技术中，例如cn112346945a公开了一种人机交互数据分析方法及装置，所述方法包括：获取人机交互数据；获取各设备数据的一种或多种数据值域区间组合，每个数据值域区间的组合对应一种行为或行为特征，对各行为或行为特征分别设置对应的行为编码；将人机交互数据按照各数据值域区间的组合转换为包含时间戳以及对应的行为编码的一级行为数组；将一级行为数组中时间戳连续且行为编码相同的数组合并，得到二级行为数组；统计每种行为编码在二级行为数组中出现的频次、最小持续时间、最大持续时间、平均持续时间和总持续时间中的一种或多种，以分析评价人机交互行为的特点。

3、综上，现有技术虽然能够实现对人机交互终端进行数据分析，但仅限于从系统中获得交互数据，无法直接获取用户需求，分析用户意图，因此需要一种方案解决现有技术中存在的不足。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种电网人机交互终端的数据处理方法及系统，用于根据用户需求对人机交互系统进行数据分析和人机交互服务优化。

2、本发明实施例的第一方面，提供一种电网人机交互终端的数据处理方法，包括：

3、通过语音识别引擎将用户的语音信息转换为转录文本，将所述转录文本通过自然语言处理技术进行分析，得到依存关系图，通过预设的递归神经网络编辑对话历史，根据所述对话历史确定对话上下文信息；

4、通过意图识别模型识别将所述对话上下文信息转换为嵌入向量，通过所述意图识别模型的位置编码层和自注意力层对所述对话上下文信息进行分析，结合意图识别损失函数，得到用户意图；

5、将所述用户意图和所述对话上下文信息转换为特征序列，通过双向搜索算法对预先构建的电网知识图谱进行检索，得到匹配信息，根据所述匹配信息生成回应文本。

6、在一种可选的实施方式中，

7、所述通过语音识别引擎将用户的语音信息转换为转录文本，将所述转录文本通过自然语言处理技术进行分析，得到依存关系图包括：

8、获取用户的语音信息，通过语音识别引擎将所述语音信息转换为转录文本；

9、通过自然语言处理技术对所述转录文本进行分词操作，将所述转录文本分割为单词和标记，并为每个单词和标记分配词性，识别单词中的命名实体；

10、根据所述单词，单词对应的词性和所述命名实体，通过句法分析模型分析所述转录文本中词汇间的依赖关系，生成依存关系图。

11、在一种可选的实施方式中，

12、所述根据所述单词，单词对应的词性和所述命名实体，通过句法分析模型分析所述转录文本中词汇间的依赖关系，生成依存关系图包括：

13、初始化队列，语法栈和初始依存关系图，获取所述转录文本中的全部单词并加入输入队列；

14、根据当前状态和语法规则，在移动，左依存关系和右依存关系中进行选择；

15、若选择移动，则将所述输入队列中第一个单词添加至所述语法栈中，若选择左依存关系，则建立左依存关系，出栈所述语法栈的栈顶单词，若选择右依存关系，则建立右依存关系，出栈所述语法栈的栈底单词；

16、每执行一次左依存关系或右依存关系后，更新初始依存关系图并将建立的依存弧添加至所述初始依存关系图中，其中，在所述依存关系图中，节点代表单词，边代表依存关系；

17、重复选择并执行操作，直至所述输入队列为空且所述语法栈内只剩一个单词，得到依存关系图。

18、在一种可选的实施方式中，

19、所述通过预设的递归神经网络编辑对话历史，根据所述对话历史确定对话上下文信息包括：

20、获取转录文本，通过编码器对所述转录文本进行编码，生成初始输入序列；

21、在每个时间步，所述递归神经网络接收当前时间步的输入和上一时间步的隐藏状态，通过激活函数生成当前时间步的隐藏状态；

22、在每个时间步重复操作，生成输出序列，即对话历史，其中最后一个时间步的隐藏状态即为所述对话上下文信息。

23、在一种可选的实施方式中，

24、所述通过意图识别模型识别将所述对话上下文信息转换为嵌入向量，通过所述意图识别模型的位置编码层和自注意力层对所述对话上下文信息进行分析，结合意图识别损失函数，得到用户意图包括：

25、获取所述对话上下文信息，随机生成训练文本，在所述意图识别模型的输入层后添加嵌入层，将所述对话上下文信息中的文本信息转换为密集的嵌入向量，所述位置编码层通过创建位置嵌入矩阵生成位置嵌入，将所述位置编码层的位置编码与嵌入向量相加，得到包含位置信息的输入信息；

26、所述意图识别模型的自注意力层根据所述输入信息确定自注意力机制中多头注意力的数量，根据所述多头注意力将所述对话上下文信息分割成多个子表示，对于每个子表示，创建对应的注意力机制，对于每个注意力头的输出进行加权求和，获得多头注意力输出；

27、根据所述多头注意力输出以及所述对话上下文信息，将用户意图和对话上下文信息作为损失函数的目标，生成损失函数，并根据所述损失函数，计算得到所述用户意图。

28、在一种可选的实施方式中，

29、所述根据所述多头注意力输出以及所述对话上下文信息，将用户意图和对话上下文信息作为损失函数的目标，生成损失函数，并根据所述损失函数，计算得到所述用户意图如下公式所示：

30、；

31、其中， lm表示损失函数， α表示意图权重系数， c表示意图类别的数量， yi表示真实标签中类别 c的标签， yi0表示模型的预测概率， β表示上下文权重， t表示文本长度， yto表示模型在 t时刻的生成概率。

32、在一种可选的实施方式中，

33、所述将所述用户意图和所述对话上下文信息转换为特征序列，通过双向搜索算法对预先构建的电网知识图谱进行检索，得到匹配信息，根据所述匹配信息生成回应文本包括：

34、确定所述电网知识图谱的知识范围，根据所述知识范围收集数据并进行数据清理，通过自然语言处理技术对收集到的文本信息进行处理，提取电网信息实体并抽取所述电网信息实体间的关系，根据所述电网信息实体和电网实体间的关系生成三元组，根据所述三元组生成对应的电网指示图谱；

35、将所述用户意图和所述对话上下文信息转换为特征序列，根据所述特征序列通过所述双向搜索算法确定搜索的起始节点，将所述起始节点添加至搜索栈中，从搜索栈中弹出当前节点并确定是否与所述用户意图匹配，若匹配则记录信息并继续搜索所述当前节点的相邻节点，若所述相邻节点是与所述当前节点有关系的节点，则将所述相邻节点添加至所述搜索栈中，继续搜索，直至所述搜索栈为空；

36、汇总匹配结果，根据所述匹配结果生成对应的回应文本并将所述回应文本返回至用户。

37、本发明实施例的第二方面，提供一种电网人机交互终端的数据处理系统，包括：

38、第一单元，用于通过语音识别引擎将用户的语音信息转换为转录文本，将所述转录文本通过自然语言处理技术进行分析，得到依存关系图，通过预设的递归神经网络编辑对话历史，根据所述对话历史确定对话上下文信息；

39、第二单元，用于通过意图识别模型识别将所述对话上下文信息转换为嵌入向量，通过所述意图识别模型的位置编码层和自注意力层对所述对话上下文信息进行分析，结合意图识别损失函数，得到用户意图；

40、第三单元，用于将所述用户意图和所述对话上下文信息转换为特征序列，通过双向搜索算法对预先构建的电网知识图谱进行检索，得到匹配信息，根据所述匹配信息生成回应文本。

41、本发明实施例的第三方面，

42、提供一种电子设备，包括：

43、处理器；

44、用于存储处理器可执行指令的存储器；

45、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

46、本发明实施例的第四方面，

47、提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

48、本发明通过语音识别引擎实现语音到文本的转换，使得用户可以通过语音与系统进行交互，提高了交互的灵活性，满足用户多样化的输入方式，通过递归神经网络对对话历史进行编辑，确定对话上下文信息，有助于建模对话历史中的长期依赖关系，提高了对话上下文的连贯性，通过双向搜索算法对电网知识图谱进行检索，系统能够根据用户意图和对话上下文信息在知识图谱中精准地找到匹配信息，提高了系统在复杂领域中的问题解决能力，通过预先构建的电网知识图谱，系统能够实时检索并获取与用户查询相关的电网信息，提高了系统对实时数据的处理和响应能力，综上，本发明充分利用了自然语言处理、神经网络和知识图谱检索等技术手段，从而提供更智能、精准的服务，为用户提供更好的交互体验。