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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116341902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310217606.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法及装置是由王慧芳;虞佳淼;张亦翔设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法及装置。本发明根据分级表与历史库两类电网现场作业文本特点，通过文本增强、冗余文本删除、风险等级纠错等处理方法提升文本质量，并在BERT单文本主题分类模型上实现更加优秀的分类效果。本发明能够充分利用分级表与历史库文本，并对其进行质量提升，因此，能够有效的减少人工工作量，降低数据质量要求，提高现场作业风险等级自动评级结果的准确性。同时，本发明所提出的文本增强、风险等级纠错等方法具有泛用性，能够应用于其他的深度学习模型中。

本发明授权一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT的电网现场作业风险自动评级方法，其特征在于该方法包括以下步骤：首先，对分级表文本进行文本增强，将其转化为与历史库文本内容相近的文本；接着，对历史库文本进行冗余文本删除、历史库风险等级纠错，提升其文本质量；然后，使用文本增强后的分级表文本与文本质量提升后的历史库文本构建起相对完整的样本集，并使用该样本集对BERT模型进行训练；最后，使用训练后的BERT模型实现对电网现场作业风险等级的自动评级；所述对历史库风险等级进行纠错，具体如下：1）粗纠错；第一步，按照电压等级与专业类型将现场作业内容切分为若干部分；第二步，使用TF-IDF算法筛选出每个部分中的关键词，并依据筛选出的关键词使用k-means聚类算法完成聚类；第三步，统计每一簇聚类结果中的风险等级，把数量最多的风险等级作为簇标签，修正与簇标签不一致的样本风险等级；2）细纠错；第一步，将经过粗纠错的样本集随机切分为9：1两部分，分别作为训练集和验证集，使用训练集与验证集对BERT模型进行训练，用训练完成的模型对完整样本集进行预测；第二步，将预测结果中风险等级标签与历史库中的标签不一致的文本列为可疑数据，人工核查部分数据并使用核查纠正后的数据替换原数据。

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