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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇電力信息技術(shù)有限公司申請的專利一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120181051B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510662915.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/166；該發(fā)明授權(quán)一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法及裝置是由王全強(qiáng);欒寧;程偉華;郝翠萍;劉國強(qiáng);徐瑩嬌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法及裝置，該方法包括將跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù)，提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征計(jì)算典型相關(guān)值；計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)熵確定信息增益值；根據(jù)典型相關(guān)值、信息增益值得到融合質(zhì)量值，并根據(jù)融合質(zhì)量值和預(yù)設(shè)融合質(zhì)量值閾值判斷電力文檔中不同模態(tài)的信息融合是否合格；當(dāng)電力文檔中不同模態(tài)的信息融合合格時(shí)，將目標(biāo)數(shù)據(jù)通過跨模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成電力文檔的電力稽查主題；能夠判斷不同模態(tài)的信息融合質(zhì)量是否合格，確保生成的電力稽查主題和電力行業(yè)文檔所表達(dá)的關(guān)鍵內(nèi)容符合，本發(fā)明方法確?；閳?bào)告的準(zhǔn)確性和有效性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于語義分析的電力稽查主題生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 將跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù)，提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并根據(jù)每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)的典型相關(guān)值； 計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)熵，并根據(jù)每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)熵計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)的信息增益值； 根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)的典型相關(guān)值、信息增益值得到目標(biāo)數(shù)據(jù)的融合質(zhì)量值，并根據(jù)融合質(zhì)量值和預(yù)設(shè)融合質(zhì)量值閾值判斷電力文檔中不同模態(tài)的信息融合是否合格； 當(dāng)電力文檔中不同模態(tài)的信息融合合格時(shí)，將目標(biāo)數(shù)據(jù)通過跨模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成電力文檔的電力稽查主題； 根據(jù)每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)的典型相關(guān)值的具體步驟為： 提取目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，并根據(jù)數(shù)據(jù)特征構(gòu)建對應(yīng)模態(tài)數(shù)據(jù)的矩陣； 對于每兩個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)的矩陣和矩陣，計(jì)算矩陣和矩陣之間的協(xié)方差矩陣，計(jì)算的公式為：； 式中，矩陣的尺寸為，為矩陣的轉(zhuǎn)置，尺寸為，矩陣的尺寸為，為樣本數(shù)量，和分別表示對應(yīng)模態(tài)數(shù)據(jù)的特征維度； 分別計(jì)算矩陣和矩陣的方差矩陣和，計(jì)算的公式為：；； 計(jì)算這兩個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)之間的典型相關(guān)值，將任意兩個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)之間的典型相關(guān)值相加，得到典型相關(guān)值之和，并計(jì)算均值得到目標(biāo)數(shù)據(jù)的典型相關(guān)值； 所述典型相關(guān)值的計(jì)算的公式為：； 根據(jù)每一模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)熵計(jì)算目標(biāo)數(shù)據(jù)的信息增益值的步驟為： 對于目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一模態(tài)數(shù)據(jù)，使用其概率分布來計(jì)算對應(yīng)的數(shù)據(jù)熵，計(jì)算的公式為：； 式中，為模態(tài)的數(shù)據(jù)熵，為模態(tài)中數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)概率，是該模態(tài)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)總數(shù)； 計(jì)算每兩個(gè)模態(tài)之間的聯(lián)合熵，計(jì)算的表達(dá)式為：； 式中，為模態(tài)和模態(tài)之間的聯(lián)合熵，為模態(tài)和模態(tài)的聯(lián)合概率；和分別為模態(tài)和模態(tài)的數(shù)據(jù)項(xiàng)總數(shù)； 計(jì)算每兩個(gè)模態(tài)之間的信息增益值，將任意兩個(gè)模態(tài)之間的信息增益值相加，得到信息增益值之和，并計(jì)算均值得到目標(biāo)數(shù)據(jù)的信息增益值； 所述信息增益值的計(jì)算的公式為：； 式中，為模態(tài)和模態(tài)之間的信息增益值；為模態(tài)的數(shù)據(jù)熵。

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