夏同飛，李志，王超，郭振，張學(xué)敏，費(fèi)曉璐

（安徽繼遠(yuǎn)軟件有限公司，安徽 合肥 230088）

0 引言

電網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程不斷推進(jìn)，為了有效研究配電網(wǎng)運(yùn)行情況，要結(jié)合營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)臺(tái)賬對(duì)其進(jìn)行分析。目前，營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)臺(tái)賬在應(yīng)用過程中就存在自動(dòng)化程度不足、數(shù)據(jù)關(guān)系維護(hù)失衡以及監(jiān)測(cè)手段單一化等問題，要想全面提高其應(yīng)用價(jià)值，就需要系統(tǒng)分析問題的處理措施和改進(jìn)方式，并且有效建立對(duì)應(yīng)的管控流程，文章中就中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)的可行性分析與應(yīng)用前景予以分析，全面建立了系統(tǒng)分析模式旨在有效創(chuàng)建基于互信息改進(jìn)算法的新詞發(fā)現(xiàn)對(duì)中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)路徑。

1 營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)臺(tái)賬存在的問題和改進(jìn)建議

1.1 自動(dòng)化程度受限

在營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)臺(tái)賬建立的過程中，依舊存在應(yīng)用工具對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)行結(jié)構(gòu)依賴性較強(qiáng)的問題，使得整體項(xiàng)目的自動(dòng)化程度和基礎(chǔ)水平比較滯后，值得一提的是，目前應(yīng)用的營(yíng)配調(diào)基礎(chǔ)臺(tái)賬工具僅僅能完成兩端系統(tǒng)表和字段輔助臺(tái)賬的配對(duì)處理，沒有對(duì)差異化系統(tǒng)之間的臺(tái)賬匹配關(guān)系予以關(guān)注，就常常會(huì)出現(xiàn)臺(tái)賬實(shí)際數(shù)據(jù)不滿足差異化系統(tǒng)匹配原則的問題出現(xiàn)[1]?；诖耍e極夯實(shí)自動(dòng)化處理機(jī)制，引導(dǎo)相關(guān)部門全面開展自動(dòng)化管理流程，確保能對(duì)差異化系統(tǒng)進(jìn)行區(qū)別處理和判定，從而提升臺(tái)賬系統(tǒng)的匹配度。

1.2 數(shù)據(jù)關(guān)系維護(hù)不到位

在對(duì)臺(tái)賬數(shù)據(jù)匹配關(guān)系進(jìn)行分析和判定的過程中，要借助專用的數(shù)據(jù)接口完成基礎(chǔ)性維護(hù)工作，但是，目前存在結(jié)合源端業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)過程和集成聯(lián)調(diào)業(yè)務(wù)量較大的問題，實(shí)際處理機(jī)制和管控流程并不能符合要求。另外，接口同步主要采取的是定時(shí)和批量處理的方式，這必然會(huì)使得業(yè)務(wù)的連續(xù)性受到影響。與此同時(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)維護(hù)工作不到位，使得臺(tái)賬數(shù)據(jù)模型的升級(jí)、維護(hù)都存在滯后性，甚至因?yàn)樯?jí)同步失效造成整體系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)構(gòu)崩壞。因此，技術(shù)部門要對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系予以重視，建立完整的管控流程和管理標(biāo)準(zhǔn)，定期按照接口同步要求對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行綜合維護(hù)，尤其是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)完善數(shù)據(jù)模型升級(jí)工作，充分應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具提升數(shù)據(jù)同步性和實(shí)時(shí)性。

1.3 監(jiān)測(cè)手段有待提高

在對(duì)營(yíng)配調(diào)臺(tái)賬數(shù)據(jù)匹配進(jìn)行監(jiān)測(cè)的過程中，因?yàn)椤Ｕ?線-變-戶拓?fù)潢P(guān)系比較復(fù)雜，單一化的監(jiān)督管理手段并不能有效提升管控水平，這就導(dǎo)致跨系統(tǒng)間臺(tái)賬匹配落實(shí)不到位，對(duì)同期線損計(jì)量工作造成了嚴(yán)重的制約，甚至?xí)霈F(xiàn)個(gè)別區(qū)域模型配置率和線損可算率嚴(yán)重超標(biāo)的問題，造成了安全隱患。基于此，監(jiān)測(cè)部門要建立合理性的監(jiān)督管控流程，按照監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)完善監(jiān)測(cè)手段，并且要融合新型監(jiān)測(cè)工序，對(duì)站-線-變-戶拓?fù)潢P(guān)系予以調(diào)研，且利用每月、每季度和每年的定期檢查和不定期抽測(cè)完善監(jiān)測(cè)流程，應(yīng)用SQL多元化監(jiān)測(cè)機(jī)制對(duì)線損可算率進(jìn)行綜合判斷。

2 中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)的可行性分析與應(yīng)用前景

之所以要建立中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)機(jī)制，就是為了輔助相關(guān)工作人員核實(shí)臺(tái)賬，一定程度上提高營(yíng)配基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，為后續(xù)工作的全面落實(shí)奠定基礎(chǔ)。

2.1 可行性分析

一方面，從業(yè)務(wù)角度分析可行性。在國(guó)家電網(wǎng)不斷發(fā)展進(jìn)步的時(shí)代背景下，我國(guó)國(guó)家電網(wǎng)輸電、變電、配電以及實(shí)際用電管理方面呈現(xiàn)出全面優(yōu)化的態(tài)勢(shì)，整體管理標(biāo)準(zhǔn)和水平也有所提高，管理規(guī)范的執(zhí)行效果符合預(yù)期，且能在明確設(shè)備基礎(chǔ)臺(tái)賬管理要求的同時(shí)，對(duì)臺(tái)賬內(nèi)容、命名規(guī)則、編碼等基礎(chǔ)信息進(jìn)行校對(duì)。基于此，要在此基礎(chǔ)上對(duì)中文分詞系統(tǒng)予以改進(jìn)具有一定的發(fā)展空間。加之信息化技術(shù)已經(jīng)逐漸普及，在專業(yè)信息系統(tǒng)中已經(jīng)累積了較多的數(shù)據(jù)資源，也能為分詞改進(jìn)系統(tǒng)的運(yùn)行和項(xiàng)目?jī)?yōu)化提供平臺(tái)，為課題研究工作提供了充足的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)環(huán)境[2]。

另一方面，從技術(shù)角度分析可行性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域的研究中，自然語言處理是非常關(guān)鍵的課題，其融合了語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)自然學(xué)科，并且能建立人與計(jì)算機(jī)之間的自然語言體系，應(yīng)用不同的理論和方法就能合理性完善漢語詞分析以及句法分析，借助計(jì)算機(jī)中的中文索引也能給建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)處理模塊。另外，近幾年大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展也為中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)提供了良好的技術(shù)平臺(tái)，能利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立系統(tǒng)性較好的生態(tài)環(huán)境，為海量數(shù)據(jù)深度解析和處理提供充足的算法和應(yīng)用框架，維護(hù)了研究工作的基本環(huán)境和條件。

2.2 應(yīng)用前景

第一，能完成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)的綜合治理。在數(shù)據(jù)處理機(jī)制中，應(yīng)用中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)機(jī)制能對(duì)臺(tái)賬數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)籌管控，因?yàn)榕_(tái)賬數(shù)據(jù)是各系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)，因此，只要建立系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)處理框架體系，就能將不同數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合，已維護(hù)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理的基本水平。不僅能高效開展跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)齊處理機(jī)制，也能提升校驗(yàn)治理工作的基本效果，對(duì)隱藏問題予以控制，提升應(yīng)用水平[3]。

第二，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深度挖掘。在設(shè)計(jì)專業(yè)系統(tǒng)建立和應(yīng)用的過程中，局限性較為明顯，且信息體系中會(huì)出現(xiàn)較多的大文本非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中，客戶地址、投訴報(bào)修工單內(nèi)容等較為常見，這些數(shù)據(jù)會(huì)潛藏業(yè)務(wù)線索，利用相應(yīng)的系統(tǒng)改進(jìn)處理機(jī)制就能對(duì)信息進(jìn)行深度挖掘，從而提升業(yè)務(wù)信息和管理工序的完整性。

第三，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理。在傳統(tǒng)的管控工作體系內(nèi)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理一直是困擾管理者的數(shù)據(jù)內(nèi)容，多數(shù)都是采取人工處理方式對(duì)其進(jìn)行分類和關(guān)鍵字索引，不僅會(huì)浪費(fèi)大量的人力，也會(huì)出現(xiàn)信息質(zhì)量不均衡的問題，此時(shí)，需要結(jié)合字典模型進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用升級(jí)算法就能靈活補(bǔ)充非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息，對(duì)數(shù)據(jù)管理和深度挖掘創(chuàng)設(shè)了良好的平臺(tái)[4]。

3 基于互信息改進(jìn)算法的新詞發(fā)現(xiàn)對(duì)中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)路徑

基于互信息改進(jìn)算法對(duì)中文分詞系統(tǒng)進(jìn)行集中處理和綜合改進(jìn)，最重要的就是要借助技術(shù)提取機(jī)制和識(shí)別方式，有效對(duì)電力設(shè)備臺(tái)賬名稱中的關(guān)鍵信息進(jìn)行綜合管控和應(yīng)用，從而提升改進(jìn)處理功效的完整性。在經(jīng)典處理機(jī)制中，技術(shù)人員要建立詞庫，將其作為基礎(chǔ)的分詞詞典，這其中會(huì)借助技術(shù)和應(yīng)用工具盡可能多的包含系統(tǒng)運(yùn)行過程中所有可能出現(xiàn)的詞。與此同時(shí)，操作人員要對(duì)給定的待切分漢字串s予以分類管理，并且依據(jù)正向或逆向原則取s的子串，若子串與詞典中的某個(gè)基礎(chǔ)詞條匹配，則系統(tǒng)默認(rèn)該子串是需要的詞，并且會(huì)利用對(duì)應(yīng)的技術(shù)將其切分出來，然后對(duì)剩余部分繼續(xù)開展對(duì)應(yīng)的切分工作，一直到所有的詞都被切分處理，針對(duì)子串不是詞的情況，要進(jìn)行下一子串的匹配處理。而雙數(shù)組Trie（Double-Array Trie）分詞方法是在經(jīng)典處理方式基礎(chǔ)上建立的新型處理機(jī)制，能有效提升處理效率和質(zhì)量[5]。

3.1 不同場(chǎng)景下跨系統(tǒng)同一對(duì)象特征匹配模型

在實(shí)際文本建模工作中，技術(shù)人員要結(jié)合不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)中文分詞方法予以應(yīng)用，從而有效提取業(yè)務(wù)對(duì)象的特征數(shù)據(jù)，并且要關(guān)聯(lián)處理其實(shí)際的關(guān)鍵屬性，從而有效計(jì)量差異化系統(tǒng)之間的模型匹配概率，一定程度上減少匹配范圍，提升工作效率，也為匹配精度的提升奠定基礎(chǔ)[6]。目前主要的模型分為VSM向量空間模型、布爾模型和概率模型，具體情況如下：

第一，向量空間模型VSM。主要是在實(shí)際應(yīng)用過程中借助規(guī)范化特征向量、定義特征向量權(quán)重、統(tǒng)計(jì)詞頻以及計(jì)算匹配概率等進(jìn)行對(duì)象的處理和匹配。本文主要選擇了配電線路命名在調(diào)度、運(yùn)檢和營(yíng)銷系統(tǒng)中的命名匹配，結(jié)合實(shí)際要求和信息對(duì)相關(guān)問題予以驗(yàn)證和處理，配電臺(tái)區(qū)在電力運(yùn)檢和營(yíng)銷系統(tǒng)中的命名匹配等不同場(chǎng)景，能在樣本數(shù)據(jù)提取之后對(duì)相關(guān)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行集中設(shè)定，合理性完善中文分詞特征提取和匹配度計(jì)算，結(jié)合匹配效果驗(yàn)證就能得出最終的結(jié)論，也為后續(xù)模型的優(yōu)化升級(jí)奠定基礎(chǔ)。

第二，布爾模型。主要是借助二值映射函數(shù)f∶T→{0,1}代替權(quán)重設(shè)定，能一定程度上簡(jiǎn)化匹配模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程，為整個(gè)系統(tǒng)簡(jiǎn)化度和匹配度提升奠定基礎(chǔ)。與此同時(shí)，也能和向量空間模型展開深度比對(duì)，從而直觀判定整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行體系中概率模型在不同電力業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的實(shí)用數(shù)據(jù)。

第三，概率模型。結(jié)合基于特征項(xiàng)就能對(duì)匹配優(yōu)先級(jí)進(jìn)行集中處理和排序，綜合提升相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用效果，也為后續(xù)特征向量的權(quán)重管理奠定基礎(chǔ)，維護(hù)構(gòu)建過程的合理性，也為概率計(jì)算算法處理效果的優(yōu)化提供保障。與此同時(shí)，能與向量空間模型進(jìn)行比對(duì)，優(yōu)化提取數(shù)據(jù)的實(shí)用性[7]。

3.2 分詞與匹配引擎研究開發(fā)

一方面，能提供經(jīng)典中文分詞、改進(jìn)型Trie索引樹分詞、雙數(shù)組Trie（Double-Array Trie）分詞等算法，并且優(yōu)化處理機(jī)制。另一方面，依據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景（一對(duì)一匹配驗(yàn)證、一對(duì)多匹配），將不同分詞算法與匹配模型相結(jié)合，完成數(shù)據(jù)處理和匹配。

4 結(jié)論

總而言之，在基于互信息改進(jìn)算法的新詞發(fā)現(xiàn)對(duì)中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)工作中，要依據(jù)實(shí)際要求提升臺(tái)賬數(shù)據(jù)處理和特征匹配模型的應(yīng)用水平，確保能提高非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管控效果，全面融合中文分詞系統(tǒng)改進(jìn)方式，建立健全系統(tǒng)化的分詞與匹配引擎體系，并且要在優(yōu)化檢測(cè)手段、數(shù)據(jù)更新管理、數(shù)據(jù)更新維護(hù)等質(zhì)量的同時(shí)，優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)新詞發(fā)現(xiàn)對(duì)中文分詞系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值的全面進(jìn)步。