劉曉偉，劉科學(xué)，謝楓，王莉，鞏冬梅

（國網(wǎng)冀北電力有限公司營銷服務(wù)中心（計量中心），北京 100045）

隨著電網(wǎng)企業(yè)的不斷壯大，在日常運營活動中，運營商每天將獲取海量的文本數(shù)據(jù)，這些文本數(shù)據(jù)涉及機械、電子、信息等多個領(lǐng)域，種類多樣，數(shù)量龐雜，缺乏規(guī)范的整合處理操作。為此，不少研究學(xué)者針對工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的特點對其進行自動分類標(biāo)注操作，提升這些數(shù)據(jù)的分辨率，便于高效地識別[1-2]。

由于工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)在數(shù)據(jù)操作的過程中需獲取完整的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息，并不斷審核系統(tǒng)內(nèi)部的操作空間結(jié)構(gòu)，因此，在操作的同時需調(diào)整系統(tǒng)硬件元件與軟件程序間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，管理硬件與軟件的數(shù)據(jù)存儲方式[3-4]。目前的研究選用數(shù)據(jù)分類的方式整合工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息，簡化操作步驟，縮減操作所需的數(shù)據(jù)數(shù)量，避免了復(fù)雜的系統(tǒng)操作。

傳統(tǒng)基于文本挖掘技術(shù)的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)，利用文本挖掘方式對工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行深度挖掘，在掌控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘命令，有效緩解操作系統(tǒng)的內(nèi)部壓力，并調(diào)整自動分類標(biāo)注系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，具有良好的操作性[5]。傳統(tǒng)基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模型管理操作中產(chǎn)生的操作問題，訓(xùn)練基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并調(diào)節(jié)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的傳輸方式，獲取準(zhǔn)確率較高的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)的良好傳輸，提升自動分類標(biāo)注的操作效率。但傳統(tǒng)系統(tǒng)在實際操作中將產(chǎn)生一系列的數(shù)據(jù)操控問題，對于部分隱藏數(shù)據(jù)的查找能力有限，無法獲取隱藏數(shù)據(jù)的信息資源，導(dǎo)致最終獲取的結(jié)果精準(zhǔn)率較低[6]。為此，針對上述問題，文中提出一種新的基于語義分割的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

文中利用語義分割的數(shù)據(jù)識別性能調(diào)整內(nèi)部系統(tǒng)硬件元件的關(guān)系，并結(jié)合相關(guān)的硬件結(jié)構(gòu)將工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)錄入基礎(chǔ)空間中，執(zhí)行硬件系統(tǒng)操作指令，并構(gòu)建指令傳導(dǎo)圖，如圖1所示。

圖1 指令傳導(dǎo)圖

選用內(nèi)部存儲性能較高的數(shù)據(jù)存儲器作為工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)存儲元件，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)存儲。該存儲器具有較強的工作效率，內(nèi)部連接口連接分類單元芯片，將數(shù)據(jù)分類功能與存儲功能隔離，避免相應(yīng)功能的碰撞，減少外部數(shù)據(jù)因素的影響。該存儲器的內(nèi)部容量為2 GB，能夠確保數(shù)據(jù)的完整性存儲，并在存儲的同時可進行存儲通道拓展操作，轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)的存儲模式，構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境[7-8]。

在實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲后，利用數(shù)據(jù)傳導(dǎo)器將工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)傳導(dǎo)操作，文中數(shù)據(jù)傳導(dǎo)器可在較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作環(huán)境下使用，能夠在傳導(dǎo)命令下達的同時進行數(shù)據(jù)分析，減少數(shù)據(jù)操作失誤，并隨時進行數(shù)據(jù)分類操作，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型，內(nèi)部設(shè)有記憶芯片，可對傳導(dǎo)的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)記憶，提升數(shù)據(jù)操作的可靠性[9]。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

語義分割作為計算機算法的基本任務(wù)，需要將數(shù)據(jù)分為不同的語義可解釋類別進行輸入，并利用這些類別特征執(zhí)行數(shù)據(jù)操作指令，文中在系統(tǒng)接收層輸入數(shù)據(jù)組，調(diào)整數(shù)據(jù)組內(nèi)部的數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)信息的完整性[10]。利用梯度下降算法進行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，并訓(xùn)練基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的操作性能，擴展數(shù)據(jù)操作范圍，便利數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)操作[11-12]。

標(biāo)定特征數(shù)據(jù)，并設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)定公式[13-14]：

式中，F(xiàn)m(x)為標(biāo)定結(jié)果參數(shù)，F(xiàn)(m-1)(x)表示內(nèi)部維度特征數(shù)據(jù)參數(shù)，βm表示內(nèi)部整合條件參數(shù)，h為相關(guān)度匹配數(shù)據(jù)，x表示基礎(chǔ)標(biāo)定函數(shù)，α表示內(nèi)部相關(guān)性分析指數(shù)，m為標(biāo)定條件參數(shù)。經(jīng)過以上數(shù)據(jù)操作后，管理標(biāo)定的數(shù)據(jù)信息。將標(biāo)定的數(shù)據(jù)信息完整存儲于相應(yīng)的操作空間中，等待空間軟件平臺處理[15]。

在實現(xiàn)平臺處理后，執(zhí)行系統(tǒng)軟件操作命令。輸入基礎(chǔ)工單文本數(shù)據(jù)，在內(nèi)部平臺中進行文本預(yù)測處理操作，并構(gòu)建預(yù)處理公式：

式中，T表示預(yù)處理結(jié)果參數(shù)，S表示軟件系統(tǒng)操作指令，k表示內(nèi)部平臺操作規(guī)則，l表示空間軟件處理信息任務(wù)。

由此獲取預(yù)處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)模型，取得較為精準(zhǔn)的操作數(shù)據(jù)[16]，并執(zhí)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練指令，下達訓(xùn)練任務(wù)，對文本數(shù)據(jù)進行效果評估。調(diào)節(jié)中心軟件的平臺信息，在評估結(jié)果中查找自動分類標(biāo)注性能，并將此性能結(jié)果作為操作的最終結(jié)果，由此實現(xiàn)對工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的自動分類標(biāo)注系統(tǒng)設(shè)計，并構(gòu)建分類標(biāo)注流程，如圖2所示。

圖2 分類標(biāo)注流程圖

3 實驗與研究

文中將研究的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行整理，控制整理界面信息數(shù)據(jù)，管理不同空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)信息，時刻分配系統(tǒng)的分類標(biāo)注項目，按照分類標(biāo)注結(jié)果整合操作數(shù)據(jù)，獲取相應(yīng)的實驗研究參數(shù)，并構(gòu)建實驗參數(shù)表，如表1所示。

表1 實驗參數(shù)1

在表1中，選用代表性較強的實驗操作數(shù)據(jù)，按照系統(tǒng)功能管理的標(biāo)準(zhǔn)查詢分類標(biāo)注界面，匹配界面信息，構(gòu)建較為寬廣的界面結(jié)構(gòu)，執(zhí)行內(nèi)部操控指令，將實驗參數(shù)空間數(shù)據(jù)與內(nèi)部系統(tǒng)界面數(shù)據(jù)相結(jié)合，并監(jiān)控數(shù)據(jù)界面信息，掌握不同的信息功能。根據(jù)信息功能系統(tǒng)分析自動分類標(biāo)注結(jié)果數(shù)據(jù)追蹤結(jié)果數(shù)據(jù)位置，將位置數(shù)據(jù)與條件數(shù)據(jù)相結(jié)合，審核此刻的結(jié)合數(shù)據(jù)信息，查找結(jié)合數(shù)據(jù)信息與內(nèi)部自動分類標(biāo)注信息的相似性。分類數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)按可能性進行排序，并構(gòu)建數(shù)據(jù)信息分布式表示，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)信息分布式表示圖

按照相似性順序排列自動分類標(biāo)注數(shù)據(jù)結(jié)果，執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)化控制整合的實驗信息，采用所設(shè)計系統(tǒng)與基于文本挖掘技術(shù)的標(biāo)注系統(tǒng)、基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型的標(biāo)注系統(tǒng)對自動分類標(biāo)注參數(shù)進行查詢，整合查詢信息，獲取完整的實驗結(jié)果數(shù)據(jù)，3種方法的自動分類標(biāo)注準(zhǔn)確率對比結(jié)果如圖4所示。

圖4 自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率對比圖

根據(jù)圖4可以分析出，文中基于語義分割的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)的自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率均高于兩種傳統(tǒng)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)?；谖谋就诰蚣夹g(shù)標(biāo)注系統(tǒng)的自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率較高，基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型標(biāo)注系統(tǒng)的自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率較低。由于文中系統(tǒng)在設(shè)計過程中調(diào)整了系統(tǒng)的設(shè)計范圍，并查詢整體自動分類標(biāo)注的數(shù)據(jù)信息，調(diào)配自動分類標(biāo)注系統(tǒng)信息，并緩和硬件與軟件系統(tǒng)間的操作矛盾，強化外部系統(tǒng)管理性能，因此具有較強的數(shù)據(jù)操控性，收集的初始數(shù)據(jù)精準(zhǔn)程度較高，其最終的自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率較高。傳統(tǒng)基于文本挖掘技術(shù)的標(biāo)注系統(tǒng)利用文本挖掘的優(yōu)勢進行數(shù)據(jù)挖掘，同時匹配功能信息查詢不同區(qū)域的數(shù)據(jù)狀況，對工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的了解程度較深，能夠達到良好的數(shù)據(jù)操作效果，并及時控制數(shù)據(jù)的流向，具有較高的自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率。傳統(tǒng)基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型標(biāo)注系統(tǒng)雖完善了系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，但對于外部數(shù)據(jù)分析的力度較小，無法掌控工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性能，且操作投入較大，消耗高，導(dǎo)致其最終研究過程中的數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定的偏差，自動分類標(biāo)注精準(zhǔn)率較低。

在實現(xiàn)以上實驗操作后，對實驗過程中將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化因素進行監(jiān)控，時刻保持實驗操作的正常狀態(tài)。標(biāo)定基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，將工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)整合至一個密閉的操作空間中，避免無關(guān)數(shù)據(jù)的侵入與影響，并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖，如圖5所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

整理操作的數(shù)據(jù)信息，并按照獲取的信息內(nèi)容提升操作的技術(shù)性。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管模式，將硬件平臺信息全部錄入平臺系統(tǒng)中，便于后續(xù)實驗操作辨識，并設(shè)置實驗參數(shù)，如表2所示。

表2 實驗參數(shù)2

收集不同區(qū)域的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)信息的分類標(biāo)準(zhǔn)添加至操作應(yīng)用程序中，緩解應(yīng)用程序的內(nèi)部壓力?？s減操作所需步驟，將操作時間控制在系統(tǒng)操作允許范圍內(nèi)，并標(biāo)定范圍信息。利用標(biāo)定的范圍信息管理工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的自動分類標(biāo)注模式，對比3種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類標(biāo)注時間，如圖6所示。

由圖6可知，傳統(tǒng)基于文本挖掘技術(shù)標(biāo)注系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類標(biāo)注時間較長，傳統(tǒng)基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型標(biāo)注系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類標(biāo)注時間較短，文中基于語義分割的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)的分類標(biāo)注時間均短于其他兩種傳統(tǒng)系統(tǒng)。

圖6 數(shù)據(jù)分類標(biāo)注時間對比圖

造成此種差異的原因在于文中系統(tǒng)設(shè)計在數(shù)據(jù)收集的初級階段構(gòu)建了信息管理空間站，標(biāo)定了收集的工單數(shù)據(jù)信息。同時，管理不同位置的數(shù)據(jù)信息狀態(tài)，加強對信息數(shù)據(jù)的集中處理力度，獲取了良好的操作效果，完善了內(nèi)部系統(tǒng)機制，減少了不必要的操作浪費，縮減操作所需時間與分類標(biāo)注時間。傳統(tǒng)基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型標(biāo)注系統(tǒng)能夠利用預(yù)訓(xùn)練BERT模型對不同平臺的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行程序訓(xùn)練，在數(shù)據(jù)管理的同時及時控制外側(cè)信息的錄入，具有良好的數(shù)據(jù)系統(tǒng)操作性，能夠更好地符合數(shù)據(jù)分類標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)，降低了操作的困難程度，由此縮短了其分類標(biāo)注時間。傳統(tǒng)基于文本挖掘技術(shù)標(biāo)注系統(tǒng)雖配置了一系列文本挖掘協(xié)議，但對于工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的調(diào)整力度較小，造成工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)無法得到系統(tǒng)的有效傳輸，在傳輸途中將產(chǎn)生不可避免的操作危機，導(dǎo)致其最終的分類標(biāo)注時間較長。

4 結(jié)束語

文中在傳統(tǒng)工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計了一種新的基于語義分割的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)注系統(tǒng)，該系統(tǒng)不斷調(diào)節(jié)系統(tǒng)軟件與硬件間的操作關(guān)系，轉(zhuǎn)變操作條件，并提升操作過程中的工單標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集精準(zhǔn)度，獲取可靠的操作數(shù)據(jù)，縮減操作所需時長。實驗結(jié)果表明，文中系統(tǒng)的自動分類標(biāo)注效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)。