基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法

本申请属于IPv6态势感知技术领域，涉及基于NLP技术的电力行业结构化文本生成方法，通过从电力系统中采集传感器数据、设备日志、用户报告等多源数据，并进行预处理。接着，采用初级特征提取和PCA降维技术提取关键特征，并对其进行标准化处理，利用电力专家知识对特征数据进行标注，通过分类算法将标注后的数据分类整理，采用BERT模型进行训练，输入标注的关键特征数据和文本数据，利用监督学习生成符合电力行业需求的文本，并通过多次迭代优化特征提取和分类策略，结合预设计的规则和模板生成结构化文本，并使用校验规则对文本进行检查，通过ROUGE评估指标对文本进行质量评估，进一步优化模型和生成规则，从而实现了高效、准确的电力行业文本生成目标。