沈文斌，張家瑞

（1.徐州市三新供電服務(wù)有限公司邳州分公司工程技術(shù)中心，江蘇 徐州 221300；2.徐州市三新供電服務(wù)有限公司邳州分公司綜合管控中心，江蘇 徐州 221300）

引言

在現(xiàn)代化社會(huì)中，電力對(duì)于人們來(lái)說(shuō)是非常重要的，無(wú)論是生活還是工作都與電力有著密不可分的關(guān)系。電力對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)更是尤為重要，因此，要不斷加強(qiáng)電力安全工作的實(shí)施，能夠?yàn)槠髽I(yè)安全生產(chǎn)提供有效保障。電力安全事故的發(fā)生不利于社會(huì)和諧、穩(wěn)定的發(fā)展，且會(huì)對(duì)相關(guān)電力用戶的安全造成極大的危害。特別是對(duì)于一些高樓層的建筑物來(lái)說(shuō)，一個(gè)大廈的運(yùn)轉(zhuǎn)與電力是分不開(kāi)的，若用電檢查工作效果不好，就不能為其提供安全用電的保障，會(huì)出現(xiàn)很多安全隱患問(wèn)題，進(jìn)而產(chǎn)生電力安全事故，為有效預(yù)防此類事故的產(chǎn)生，可通過(guò)事理圖譜的引用來(lái)實(shí)現(xiàn)有效預(yù)防和管控，進(jìn)而才能避免火災(zāi)等災(zāi)害的發(fā)生。事理圖譜作為新型電力安全事故預(yù)控的理念與技術(shù)，關(guān)于其在電力事故預(yù)控方面的研究，屬于新型研究議題，進(jìn)而能夠體現(xiàn)出本次研究的創(chuàng)新性。

1 事理圖譜概念分析

從事理圖譜原理來(lái)看，知識(shí)通過(guò)特定領(lǐng)域描述、關(guān)系及過(guò)程而形成，這種組織形式的形成自從1962年以來(lái)，就通過(guò)不斷的形式發(fā)展與變更而成為如今的知識(shí)圖譜。在進(jìn)入21世紀(jì)后，最早提出的知識(shí)圖譜理念是由谷歌團(tuán)隊(duì)所提出，該理念的出現(xiàn)隨即引發(fā)了大量專家學(xué)者的高度關(guān)注。最初，這一理念的形成主要是為全面提升搜索引擎效率及水平，以此來(lái)豐富其功能性，目的就是通過(guò)提升用戶搜索質(zhì)量，以此來(lái)使其感受到更具科技性的搜素體驗(yàn)，同期最初設(shè)計(jì)理念一樣，事理圖譜通過(guò)實(shí)際應(yīng)用，早已實(shí)現(xiàn)這一理念。隨著時(shí)間的推移，其應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，尤其是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方面，不同的搜索網(wǎng)站以知識(shí)圖譜這一體系作為基準(zhǔn)來(lái)實(shí)現(xiàn)搜索范圍及領(lǐng)域內(nèi)容的拓展，以此來(lái)優(yōu)化并升級(jí)了搜索網(wǎng)站的性能，使其更具實(shí)用性。

近年來(lái)，在信息化技術(shù)的推動(dòng)下，關(guān)于事理圖譜的研究再次成為專家學(xué)者們重點(diǎn)研究的事項(xiàng)，在各大技術(shù)論壇方面，有相關(guān)學(xué)者明確指出了知識(shí)圖譜與事理圖譜的發(fā)展轉(zhuǎn)變，代表了科學(xué)技術(shù)質(zhì)的發(fā)展，并一再?gòu)?qiáng)調(diào)事理圖譜的出現(xiàn)，能夠更加深入地了解事件和事件間演化規(guī)律與事理邏輯。在事件定義方面，在自動(dòng)內(nèi)容抽取測(cè)評(píng)會(huì)議上，事件被認(rèn)為是一個(gè)動(dòng)作的發(fā)生或狀態(tài)的變化，事件大多被表示為謂語(yǔ)+論元的結(jié)構(gòu)，從而更加適合事理圖譜的應(yīng)用，其能夠形成完善的問(wèn)答系統(tǒng)。2018年，某大學(xué)科研部門首次提出了金融事理圖譜的概念，其運(yùn)用的語(yǔ)料已為騰訊、網(wǎng)易等大型企業(yè)網(wǎng)站廣泛運(yùn)用，同時(shí)，在開(kāi)放領(lǐng)域新聞文本中能夠借助事理圖譜的創(chuàng)設(shè)方式來(lái)使其涵蓋多件事件節(jié)點(diǎn)及約不同的因果關(guān)系，這些工作證明了事理圖譜的實(shí)用性。而對(duì)于電力安全事故的防控來(lái)說(shuō)，因其能夠預(yù)測(cè)事件走向的特性，進(jìn)而就能為有效預(yù)防與管控電力安全事故提供保障。

2 電力事故事理圖譜構(gòu)建原理

2.1 研究框架

對(duì)于電力事故的預(yù)控在說(shuō)，在事理圖譜應(yīng)用方面，其主要體現(xiàn)在以下5個(gè)階段。

1）以運(yùn)用python編程為主導(dǎo)來(lái)采集電力事故相關(guān)數(shù)據(jù)信息，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息的整理與分析，并以運(yùn)用北京工業(yè)大學(xué)自然語(yǔ)言處理平臺(tái)LTP工具中Pyltp模塊實(shí)現(xiàn)文本中詞句的分析。在具體分析中，形式以分句分詞及去除停用詞的方式為主。

2）從電力事故的角度來(lái)看，其文本數(shù)據(jù)信息大多為半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，每1個(gè)事故文本中都涵蓋了1條事故的事件鏈，而這些事件鏈則是若干個(gè)事件槽所組成。對(duì)此，在具體分析事故事件鏈放慢，需進(jìn)行標(biāo)識(shí)詞設(shè)計(jì)，并從文本中采集來(lái)每個(gè)事故的事件鏈，通過(guò)句型結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)事件槽進(jìn)行分類，以此來(lái)深入探究電力安全事故中事件槽的具體關(guān)系。

3）借助Word2vec訓(xùn)練的方式來(lái)分析事件槽詞向量，主要以相似度計(jì)算法為基準(zhǔn)來(lái)進(jìn)一步了解電力事故中的泛化事件槽。

4）以熱力圖矩陣為主導(dǎo)進(jìn)行泛化記錄，以此來(lái)認(rèn)定其為電力事故中事件槽次數(shù)權(quán)重，借助Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建以事件槽節(jié)點(diǎn)與事件槽關(guān)聯(lián)關(guān)系為邊、權(quán)重為邊屬性的電力事故事理圖譜。

5）以階段3為基準(zhǔn)，通過(guò)事件槽泛化歸類且根據(jù)所構(gòu)建的事理圖譜來(lái)對(duì)整個(gè)電力安全事故進(jìn)行推演與預(yù)測(cè)，進(jìn)而為預(yù)控電力安全事故的策略提供參考依據(jù)[1]。

2.2 抽取事件鏈

前文提點(diǎn)每一件電力安全事故中的文本的都有1條事故具體內(nèi)容的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本，其主要涵蓋的內(nèi)容就有事故概率、事故原因、事故類型及事故結(jié)果等等，這些內(nèi)容中的文本句式形成1條完善的事件鏈，而事件鏈中涵蓋了電力安全事故的各類信息，在具體事例圖譜的構(gòu)建中，還需通過(guò)事件標(biāo)識(shí)詞的設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)事件鏈的提取，表1為某電力安全事故中，應(yīng)用事例圖譜實(shí)踐標(biāo)識(shí)詞設(shè)計(jì)的相關(guān)事項(xiàng)[2]。

表1 事件標(biāo)識(shí)詞

2.3 事件槽相似度算法

1）概念圖譜，以規(guī)則模板抽取的事件槽可能屬于同一類表達(dá)含義，概念事理圖譜的過(guò)程可見(jiàn)圖1。

圖1 概念圖譜

2）相似度算法，由于電力安全事故中所涉及的領(lǐng)域內(nèi)容較多，且事故原因較為復(fù)雜，在進(jìn)行相似度計(jì)算方面，若是以采取聚類法的方式為主，則會(huì)導(dǎo)致聚類簇不斷增加，最終會(huì)不斷提升選取難度。為避免此類現(xiàn)象的產(chǎn)生，此次研究將以改進(jìn)電力安全事故中文本詞句的方式來(lái)進(jìn)行相似度計(jì)算[3]。

在計(jì)算詞語(yǔ)相似度方面，事件槽分詞后式子表達(dá)為e={w1，w2，…，wi}，每個(gè)分詞w可根據(jù)Word2Vec來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)的詞向量vec的轉(zhuǎn)變，而根據(jù)余弦相似度的計(jì)算能夠獲取至少兩個(gè)詞語(yǔ)間相似度，具體計(jì)算公式如（1）所示：

式中：sim（wi，wj）代表了至少兩個(gè)詞語(yǔ)間的相似度；而i與j代表序號(hào)；vecik則是詞向量veci第k個(gè)分量值的體現(xiàn)；vecjk是詞向量vecj第k個(gè)分量值；x代表詞向量分量個(gè)數(shù)[4]。

在事件槽相似度方面，需要以詞語(yǔ)相似度的計(jì)算為基準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行事件槽相似度計(jì)算，具體可見(jiàn)式（2）：

式中：sim（e1，e2）為事件槽e1與e2相似度；通過(guò)處理2個(gè)事件槽分詞則可得出分詞集合S與（Di，Sj）］代表相似度高的M個(gè)詞語(yǔ)的相似度之和；sim（Di，Sj）代表了集合D中第i個(gè)分詞與集合S中第j個(gè)分詞間的相似度。

3 事理圖譜應(yīng)用于電力安全事故預(yù)控策略分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

以國(guó)家能源局公布的2015至2021年間305起電力安全事故文本數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)。

3.2 電力安全事故事件槽對(duì)提取

根據(jù)事件標(biāo)識(shí)詞和規(guī)則模板提取事件鏈和事件槽，形成420條因果事件槽對(duì)和688條電力安全事件槽對(duì)。

3.2.1 電力事故事件槽泛化

步驟1：在運(yùn)用事件槽相似度算法前，對(duì)事件槽中描述公司名、地點(diǎn)、數(shù)字和時(shí)間等干擾詞語(yǔ)進(jìn)行停用，提高泛化精度。

步驟2：隨機(jī)選取一事件槽，運(yùn)用公式（2）計(jì)算該事件槽與其他事件槽相似度，相似度大于0.60的泛化為同一類。

步驟3：從剩余事件槽中隨機(jī)再選一事件槽，重復(fù)步驟2來(lái)進(jìn)行能事件槽泛化，泛化流程具體可見(jiàn)下頁(yè)圖2。

圖2 泛化流程示意圖

3.2.2 電力事故事理圖譜構(gòu)建

電力事故事理圖譜的構(gòu)建采用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，事件槽泛化后，共計(jì)370個(gè)節(jié)點(diǎn)，550條邊。

4 結(jié)語(yǔ)

從上述研究分析來(lái)看，在電力事故安全預(yù)控方面，通過(guò)構(gòu)建事理圖譜，以運(yùn)用采集與整理各類數(shù)據(jù)信息的方式和設(shè)計(jì)事件標(biāo)識(shí)詞為基準(zhǔn)，根據(jù)相關(guān)規(guī)則模板來(lái)進(jìn)行事故事件鏈與事件槽的提取，進(jìn)而能夠得出其中的因果關(guān)系，并以相似度算法為準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行計(jì)算[5]。由于此類學(xué)術(shù)研究參考文獻(xiàn)資料較少，本次研究重點(diǎn)以突顯理論敘述為主導(dǎo)來(lái)體現(xiàn)出事理圖譜在電力安全事故預(yù)控方面應(yīng)用的實(shí)效性，從而能夠進(jìn)一步了解事理圖譜在電力安全事故應(yīng)用中的相關(guān)事項(xiàng)[6]。總的來(lái)說(shuō)，為了有效避免電力安全事故的產(chǎn)生，不僅要重視事理圖譜的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上，還需不斷加強(qiáng)供電人員自身的安全意識(shí)，且通過(guò)開(kāi)展專業(yè)化培訓(xùn)的方式來(lái)使其更加了解事理圖譜構(gòu)建與應(yīng)用的相關(guān)事項(xiàng)，使其能夠在實(shí)際工作中更加合理且嫻熟的進(jìn)行事理圖譜的運(yùn)用，以此來(lái)有效預(yù)控電力安全事故的產(chǎn)生。