基于电力设备缺陷文本的实体关系抽取及可视化开题报告

全文总字数：7406字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1设计目的及意义

随着电力大数据的发展，智能电网建设的展开，文本数据在其中起着重要的组成作用，有效的挖掘文本数据是智能电网深入且全面发展的的需要。电网企业经营理念的变化，电力数据增长迅速，呈现爆发性增长趋势。在这些数据中，目前只有少部分被利用，还有大多数的数据可以挖掘。这些数据中包含着电网安全运行的信息，如果可以被充分挖掘，那对电网安全运行有着重大的意义。电网的安全运行关乎着民生，所以其安全稳定的运行尤为重要。

在电网大数据中，缺陷文本这种蕴含着大量设备的历史缺陷信息的文本数据，具有极高的价值密度，和电器设备的安全运行息息相关。对于缺陷文本中的设备类型、缺陷级别、缺陷情况等关键信息进行自动分类、自动提取，还包括对于相应故障原因对应的检修方式和故障诊断，这些都是对于电网大数据处理的方向。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

本毕业设计（论文）以电力设备缺陷文本为研究对象，主要任务有：

（1）对缺陷文本数据进行数据预处理，如分词、去停用词、标注等；

3. 研究计划与安排

第一至第二周：查阅设计题目的相关资料；

第三至第四周：撰写并提交开题报告，翻译英文资料；

第五至第六周：掌握python自然语言处理的使用方法；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]杨锦锋,于秋滨,关毅,蒋志鹏.电子病历命名实体识别和实体关系抽取研究综述[j].自动化学报,2014,40(08):1537-1562

[2]王慧芳,曹靖,罗麟.电力文本数据挖掘现状及挑战[j].浙江电力,2019,38(03):1-7.

[3]邵冠宇,王慧芳,何奔腾.电网设备缺陷文本的质量评价与提升方法[j].电网技术,2019,43(04):1472-1479.