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公开(公告)号：CN118262388A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368732.X
申请日：2024-03-28
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06V40/12 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供了一种指纹识别方法、装置、电子设备以及存储介质，一指纹识别模型对待识别指纹图像进行特征提取，并输出待识别指纹图像中待识别指纹的待识别特征向量，以及待识别指纹的纹理类型。以使在进行指纹匹配过程中，仅提取指纹库中与所述待识别指纹的纹理类型相同的指纹作为待选定指纹，根据待选定指纹的指纹特征向量与待识别特征向量之间的特征相似度来进行指纹匹配，避免了在指纹匹配过程中，需要对指纹库中所有指纹进行逐一匹配的繁琐过程，有效地提高了指纹识别的效率，进而能够满足指纹识别应用场景极高的实时性要求。
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公开(公告)号：CN118260381A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368741.9
申请日：2024-03-28
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/31 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种结合外挂专业知识库的电力知识获取方法及系统，包括：对获取的原始电力知识进行切片，获得若干个第一电力知识切片，以此构建电力行业文档切片库，通过预设的意图识别方式确定用户输入的知识检索信息对应的检索意图，根据预设的文档切片表征向量抽取模型对所述检索意图进行向量表征编码，以此对电力行业文档切片库进行检索获得若干个第二电力知识切片，将所述若干个第二电力知识切片与所述知识检索信息进行拼接，生成提示词，并将所述提示词输入至预设的大模型，以使所述大模型根据所述提示词对所述知识检索信息及所述若干个第二电力知识切片进行信息融合，输出所述用户检索的电力知识，提高检索的时效性及精准性。
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公开(公告)号：CN113554527A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110859805.1
申请日：2021-07-28
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F16/903
摘要： 本发明公开了一种电费数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取原始用电数据，计算所述原始用电数据的特征重要性；按照特征重要性的大小对原始用电数据进行排序，并按照预设比例对排序后的用电数据进行数据删除，得到特征用电数据；建立特征用电数据的特征子集，计算特征子集的袋外错误率，以确定目标特征集；按照目标特征集对所述特征用电数据进行特征选择，生成电费数据处理结果。本发明能够在删除大量无效、冗余电费数据特征的同时，保留最有效、利于电费差错分析的特征，从而有效进行特征集优化。本发明能够降低筛查工作难度，减少计算资源和时间成本的浪费，同时提高筛查工作的效率和结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113435536A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110804375.3
申请日：2021-07-15
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
摘要： 本发明公开了一种电费数据预处理方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：获取第一电费数据集，按照是否有缺失值字段将第一电费数据集划分为完备电费数据子集和非完备电费数据子集；利用K‑means聚类算法对完备电费数据子集进行聚类，生成聚类结果；根据聚类结果，利用KNN算法对非完备电费数据子集中的缺失值进行填充，将填充后的结果与完备电费数据子集组合得到第二电费数据集；对第二电费数据集进行分层采样，生成采样结果。本发明先通过K‑means算法对完备电费数据子集进行聚类，然后在聚类结果的基础上再使用KNN来进行缺失值填充，不仅操作简单、同时提高了数据处理效率及缺失值填充的准确率。
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公开(公告)号：CN118503755A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410625084.1
申请日：2024-05-20
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
摘要： 本发明公开了一种数据分类模型训练方法及垂直领域大模型的训练方法，包括：获取待区分数据表示集，并根据预设的判别模型确定待区分数据表示集中各个待区分向量的对应类别；根据每个待区别向量的类别，获得不同类别的各个待区分向量之间的相似度，并根据所述相似度获取差异函数值；根据每个待区分向量属于每个类别和判别模型中的参数，获取判别模型中参数的设置和每个待区分向量的条件下，每个待区分向量对应类别正确的条件概率，并根据所有类别判别正确的条件概率之和，获得损失函数值；根据差异函数值和损失函数值，对判别模型中的参数进行更新。结合相似度和损失函数来对分类模型进行训练，对判别模型参数的更新来提高分类效果。
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公开(公告)号：CN118410376A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410490060.X
申请日：2024-04-23
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06Q30/015 , G06Q10/10 , G06F40/35
摘要： 本发明公开了一种客户信息处理方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：对待处理客户信息进行特征提取，得到待处理客户信息的信息特征，将信息特征输入至预训练的分类模型，以确定待处理客户信息所属的信息类别，其中，所述信息类别包括：投诉类信息以及咨询类信息；在确定待处理客户信息为咨询类信息的情况下，根据信息特征以及预设的客户信息回复数据库，确定客户信息回复内容，并根据客户信息回复内容对待处理客户信息进行回复；在确定待处理客户信息为投诉类信息的情况下，将待处理客户信息发送至客服端，以使客服人员通过所述客服端对待处理客户信息进行回复。通过实施本发明，减少人工处理客户信息的工作量，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN118504577A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410625079.0
申请日：2024-05-20
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06F40/30 , G06F16/332 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种外呼中语义识别方法及装置，通过判断特征信息是否符合历史意图信息，可以根据历史对话的特征判断本次对话的意图。同时，根据本次意图信息和历史意图信息获得意图特征词，可以更准确地识别本次对话的意图。并且通过根据本次对话信息获取候选意图信息，并根据预设词谱和候选意图信息获取意图特征词，可以为不同的对话提供个性化的语义识别服务。这有助于满足用户的特定需求，提供更贴合用户需求的回答或解决方案。同时通过判断特征信息是否符合历史意图信息，并根据历史意图信息获取意图特征词，可以利用历史对话数据的经验和知识，为本次对话提供更准确和有针对性的语义识别。这有助于提高对话处理的质量和效果。
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公开(公告)号：CN118503376A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410624402.2
申请日：2024-05-20
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号： G06F16/332 , G06N5/01 , G06F16/33 , G06N5/04 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种多跳问题的数据处理方法及装置，获取用户输入的询问信息；对所述询问信息进行拆分，获得所述询问信息对应的若干子问题；对每一所述子问题进行答案匹配，获得每一所述子问题对应的子答案数据；对每一所述子答案数据进行分析，获得所述询问信息的目标答案。本发明通过对用户输入的询问信息进行问题拆分，获得多个子问题，并对每一子问题进行答案匹配，获得子答案数据，最后基于子答案数据生成目标答案。本发明能够对用户输入的询问信息进行子问题拆分，使得在用户询问多跳问题时能够对询问内容中的不同问题进行回答，有利于提高智能客服技术回复多跳问题的准确度。
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公开(公告)号：CN113538064A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110860569.5
申请日：2021-07-28
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的电费分析方法、装置、设备及介质，方法包括：采用混淆矩阵评估随机森林模型，获取电费差错分析模型，其中，所述随机森林模型根据电力客户用电数据确定；根据预处理待分析电力客户用电数据获取归一化数据，将所述归一化数据输入所述电费差错分析模型进行电费差错分析，获取电费分析结果。本发明基于电力客户用电数据构建及训练随机森林模型，并采用混淆矩阵进行评估确定电费差错分析模型，进而获取电费分析结果，提高获取电费差错分析结果的效率及准确度。
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公开(公告)号：CN118536593A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410368750.8
申请日：2024-03-28
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
摘要： 本发明公开了一种文本推理问题处理优化方法和系统，包括：获取无思维链标注的文本推理问题数据集，通过大语言模型对所述无思维链标注的文本推理问题数据集进行思维链标注，得到第一思维链数据集；其中，所述第一思维链数据集中每组数据包括问题、若干条思维链和若干个答案；计算所述每组数据中各答案的熵，并过滤熵大于预设过滤值的数据，得到第二思维链数据集；获取测试问题，通过双塔模型，从所述第二思维链数据集中检索与所述测试问题语义相关的若干条数据，作为候选组；根据所述测试问题与各所述候选组，通过大语言模型得到测试问题参考组，并根据所述测试问题参考组，得到所述测试问题对应的答案。本发明实现了更高效的文本推理问题处理。
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