馬占海，張俊超，田光欣

（國網(wǎng)青海省電力公司信息通信公司，青海西寧 810008）

人機對話系統(tǒng)是一種新型的計算機工作模式，用戶對象可通過終端顯示屏幕掌握核心計算機的運轉(zhuǎn)情況，且二者之間始終以對話的方式進行信息溝通。用戶對象不但可以借助計算機終端來使用機器，還能夠向核心網(wǎng)絡(luò)發(fā)出明確的指令要求。常見的對話語言編程方法包含LISP、APL、BASIC 等幾種形式，一般來說，由于所處文本環(huán)境的不同，主機元件所采取的編程模式也會有所不同[1-2]。電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)是同時聯(lián)合電網(wǎng)主機與常規(guī)人機對話系統(tǒng)的文本信息處理體系，能夠準(zhǔn)確分析用戶對象所處的語言環(huán)境，并可以在電力主機元件的作用下，完成對數(shù)據(jù)信息參量的按需處理。

在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，隨著用戶對象所需信息的改變，與之相關(guān)的文本意圖傳輸行為也會不斷變化。這也是導(dǎo)致電量信號出現(xiàn)過度消耗情況的主要原因。傳統(tǒng)多級負(fù)荷聚類型識別方法通過分別查詢上下文信息參量的方式，對短文本用戶的行為意圖進行分類。再借助關(guān)聯(lián)信道組織，將這些數(shù)據(jù)信息匹配至既定電力節(jié)點中，從而實現(xiàn)對用戶意圖的識別與處理[3]。然而該方法的實用能力有限，并不能解決現(xiàn)有的電量信號過度消耗的問題。為避免上述情況的發(fā)生，設(shè)計一種新型的電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本用戶意圖自動識別方法，并通過對比實驗的方式，突出該方法的實際應(yīng)用價值。

1 電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本用戶意圖處理

電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)以Hadoop 框架作為搭建基礎(chǔ)，在短文本字符串的作用下，對短文本用戶的行為意圖進行分析與處理。

1.1 Hadoop框架

Hadoop 框架作為電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)的核心組成結(jié)構(gòu)，可以在分析電力文本數(shù)據(jù)信息的同時，借助多個用戶行為意圖節(jié)點，對這些信息參量進行分布處理，并能夠聯(lián)合既定電網(wǎng)人機對話組織，完成對短文本數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確識別[4]。在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，與用戶對象相關(guān)的文本數(shù)據(jù)始終保持散亂分布的存在形式，且由于行為意圖節(jié)點的存在，這些文本數(shù)據(jù)在被整合處理的同時，能夠繼續(xù)保持其原有傳輸形式，不但能夠滿足電網(wǎng)人機對話組織對于信息參量的分辨需求，還能使得最終所獲用戶意圖識別結(jié)果的準(zhǔn)確性水平大幅提升[5-6]。在Hadoop 框架中，電力文本數(shù)據(jù)的傳輸行為只能由用戶意圖節(jié)點指向電網(wǎng)人機對話組織。

1.2 短文本字符串匹配

由于信息與信息節(jié)點之間的供求關(guān)系不同，所以與短文本字符串相關(guān)的數(shù)據(jù)參量匹配結(jié)果也會有所不同[7]。設(shè)E1、E2、…、En表示n個不同的電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本信息定義項，n表示數(shù)據(jù)信息參量的最大編碼次數(shù)，在不考慮其他影響條件的情況下，E1≠E2≠…≠En的不等式條件恒成立。β表示既定的用戶意圖文本提取系數(shù)，表示n個短文本信息定義項的均值結(jié)果。聯(lián)立上述物理量，可將電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中的短文本字符串匹配表達式定義為：

1.3 電量信號的傳輸意圖分析

電量信號傳輸意圖分析也稱針對電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)的短文本用戶意圖行為分析，在已知短文本字符串匹配結(jié)果的前提下，待處理文本信息的堆積量越大，電網(wǎng)主機中用戶行為意圖的表現(xiàn)情況也就越明顯[9-10]。規(guī)定u1、u2表示兩個隨機選取的電量信號節(jié)點編碼系數(shù)，在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，u2＞u1的不等式條件恒成立。s表示電網(wǎng)主機對于短文本用戶意圖信息的判別系數(shù)，在實際應(yīng)用過程中，該項物理指標(biāo)的最小取值結(jié)果只能等于自然數(shù)1。在上述物理量的支持下，聯(lián)立式（1），可將電量信號的傳輸意圖分析結(jié)果表示為：

其中，表示電力信號的傳輸意圖趨向指標(biāo)，d表示與電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)匹配的傳輸意圖向量，ΔT表示電力用戶意圖信息的單位識別時長。由于電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)的負(fù)載能力有限，所以電量信號傳輸意圖的單次行為強度不宜過大。

2 自動識別方法的應(yīng)用

在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，按照用戶意圖信息相關(guān)度估算、識別窗口寬度計算、長度計算的處理流程，完成電網(wǎng)短文本用戶意圖自動識別方法的設(shè)計與應(yīng)用。

2.1 用戶意圖信息相關(guān)度估算

用戶意圖信息相關(guān)度是指在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，兩個短文本用戶意圖行為數(shù)據(jù)之間出現(xiàn)完全相似的可能性[11]。對于自動識別算法而言，兩個短文本用戶意圖行為數(shù)據(jù)之間的相似性程度越高，則表示電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中兩個用戶對象的行為意圖越相關(guān)，因此該項指標(biāo)參量可作為衡量識別算法應(yīng)用能力的關(guān)鍵物理條件[12]。設(shè)λ表示基于電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)的短文本意圖信息判別系數(shù)，χ表示既定的信息參量標(biāo)度值，一般來說，指標(biāo)λ的取值結(jié)果恒大于指標(biāo)χ。表示短文本用戶意圖行為數(shù)據(jù)的識別標(biāo)量結(jié)果，δ表示既定的識別權(quán)限指標(biāo)。聯(lián)立上述物理量，可將用戶意圖信息相關(guān)度估算表達式定義為：

用戶意圖信息相關(guān)度估算結(jié)果可作為核心參考條件，為后續(xù)識別窗口寬度與長度值的計算提供取值約束作用。

2.2 識別窗口寬度計算

識別窗口是具有自動化能力的短文本用戶意圖數(shù)據(jù)識別結(jié)構(gòu)，其運行能力完全符合電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)的規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)，能夠在保證數(shù)據(jù)信息傳輸完整性的同時，獲得精準(zhǔn)的信息參量識別結(jié)果[13]。

識別窗口寬度是與識別窗口橫向覆蓋面積相關(guān)的物理系數(shù)項指標(biāo)，一般來說，該項系數(shù)參量的取值結(jié)果越大，則表示識別窗口在單位時間內(nèi)所能容納的短文本用戶意圖數(shù)據(jù)越多，反之則越少[14]。

設(shè)→j表示識別窗口的寬度法向量，v1、v2表示兩個不同的窗口結(jié)構(gòu)體橫向移動速率值，μ表示短文本用戶意圖數(shù)據(jù)的橫向識別標(biāo)度值，表示短文本用戶意圖數(shù)據(jù)的橫向分布特征值，γ表示橫向分布指標(biāo)。聯(lián)立上述物理量，可將識別窗口寬度計算表達式定義為：

電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本用戶意圖自動識別指令的制定，必須參考識別窗口的寬度計算表達式。

2.3 識別窗口長度計算

識別窗口長度是與識別窗口縱向覆蓋面積相關(guān)的物理系數(shù)項指標(biāo)，一般來說，該項系數(shù)參量的取值結(jié)果越大，則表示識別窗口在單位時間內(nèi)所能容納的短文本用戶意圖數(shù)據(jù)標(biāo)度越長，反之則越短[15]。

設(shè)表示短文本用戶意圖數(shù)據(jù)的縱向分布特征值，γ2表示縱向分布指標(biāo)，表示單位時間內(nèi)電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)所能識別的短文本用戶意圖信息均值，ξ表示自動化識別權(quán)限指征，表示待識別信息參量的標(biāo)度參量。在上述物理量的支持下，聯(lián)立式（3），可將識別窗口長度計算表達式定義為：

在實際應(yīng)用過程中，識別窗口長度值指標(biāo)與寬度指標(biāo)具有相同的約束作用能力，因此電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本用戶意圖自動識別方法的設(shè)計必須對這兩項指標(biāo)參量進行同時參考[16]。

3 測試分析

為避免人機對話系統(tǒng)中的電量傳輸信號出現(xiàn)過度消耗的情況，按照如下步驟設(shè)計對比實驗：1）將新型短文本用戶意圖自動識別方法的執(zhí)行指令輸入電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，并將所得數(shù)據(jù)指標(biāo)作為實驗組變量。2）將多級負(fù)荷聚類型識別方法的執(zhí)行指令輸入電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，將所得數(shù)據(jù)指標(biāo)作為對照組變量。3）將實驗組、對照組指標(biāo)參量與理想數(shù)值進行對比。4）分析在實驗組、對照組應(yīng)用方法作用下，相關(guān)實驗指標(biāo)的具體數(shù)值變化情況。

在電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中，隨著用戶意圖行為的改變，電量信號的消耗水平會呈現(xiàn)出明顯的數(shù)值差異。一般來說，電量信號的消耗量越大，則表示用戶意圖行為數(shù)據(jù)的累積量越大，此時用戶主機所面臨的識別任務(wù)相對較為繁重，對于短文本信息的識別準(zhǔn)確性也就相對較低；相反，若電量信號的消耗量較小，則表示用戶意圖行為數(shù)據(jù)的累積量較小，此時用戶主機所面臨的識別任務(wù)相對較為輕松，對于短文本信息的識別準(zhǔn)確性也就相對較高。

圖1 反映了電量信號消耗水平的理想數(shù)值變化情況。

圖1 電量信號的理想消耗水平

分析圖1 可知，在10～30 min 的實驗時間內(nèi)，電信號理想消耗量呈現(xiàn)出不斷增大的數(shù)值變化狀態(tài)；在30～40 min 的實驗時間內(nèi)，電信號理想消耗量則呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的數(shù)值存在狀態(tài)；在40～50 min 的實驗時間內(nèi)，電信號理想消耗量雖然有一定程度的下降，但整體下降幅度較小，基本可以忽略不計；在50～80 min 的實驗時間內(nèi)，電信號理想消耗量數(shù)值繼續(xù)增大；80～90 min 的實驗時間內(nèi)，電信號理想消耗量數(shù)值先呈現(xiàn)上升趨勢，再小幅下降，整體變化趨勢呈現(xiàn)上升遠大于下降的情況。

表1 記錄了實驗組、對照組電量信號消耗水平的實際數(shù)值變化情況。

表1 電量信號的實際消耗水平

實驗組：在整個實驗過程中，實驗組電信號消耗量的變化情況基本與理想數(shù)值變化趨勢保持一致，當(dāng)實驗時間處于10～40 min 之間時，實驗組數(shù)值雖然略大于理想數(shù)值，但二者之間的差值水平極低；從第50 min 開始，實驗組電信號消耗量數(shù)值始終小于理想數(shù)值，直至實驗結(jié)束，實驗組電信號消耗量最大值也僅達到了105.8×107kW·h，與理想最大值110.2×107kW·h 相比，下降了4.4×107kW·h。

對照組：在整個實驗過程中，對照組電信號消耗量始終保持不斷增大的數(shù)值變化趨勢，初始數(shù)值25.0×107kW·h與理想初始數(shù)值22.3×107kW·h相比，上升了2.7×107kW·h；全局最大值115.9×107kW·h與理想最大值110.2×107kW·h 相比，上升了5.7×107kW·h，遠高于實驗組均值水平。

綜上可知該次實驗結(jié)果如下：1）在新型短文本用戶意圖自動識別方法的作用下，電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)中的電量信號消耗情況得到了較好控制。2）與多級負(fù)荷聚類型識別方法相比，新型應(yīng)用方法能夠較好應(yīng)對用戶意圖，避免其用電行為出現(xiàn)過度表現(xiàn)的情況，這對于輔助用戶主機精準(zhǔn)識別短文本信息能夠起到較強的促進性影響作用。

4 結(jié)束語

電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)短文本用戶意圖自動識別方法在傳統(tǒng)多級負(fù)荷聚類型識別方法的基礎(chǔ)上，聯(lián)合Hadoop 框架，對短文本字符串進行匹配處理。又通過分析電量信號傳輸意圖的方式，確定信息參量之間的相關(guān)度水平，從而得到更為準(zhǔn)確的識別窗口寬度與長度計算值結(jié)果。從對比實驗的角度來看，對于電網(wǎng)人機對話系統(tǒng)而言，隨著用戶意圖行為的改變，電量信號的消耗水平得到了較好控制，能夠得到更為準(zhǔn)確的短文本信息意圖識別與分析結(jié)果。