基于正向最大匹配算法的电力两票安全识别

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1、第31卷第1期计算机仿真2014年1月文章编号：l006—9348(2014)01—0145一04基于正向最大匹配算法的电力两票安全识别徐楠楠，王东风，韩璞(华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室，河北保定071003)摘要：为了让计算机具有处理甚至理解自然语言的能力，人们发明了很多自然语言语义分析理论。但是应用在电力系统工作票和操作票的领域中还很少。在中文分词的理论基础上利用正向最大匹配算法，针对电厂两票安全措施的语句进行自动识别，并分析了两票安全措施语句的语意。结果表明基于雨票填写内容=动作词+设备名称词+状

2、态词这种表示结构下，计算机能够很好的识别和理解电厂两票安全措施。这样计算机系统就能够对电力两票知识进一步的计算和推理，从而为深度人工智能开票提供了广泛的应用前景。关键词：自然语言理解；中文分词；正向最大匹配；电力两票系统中图分类号：TKl6文献标识码：ARecogIlitionofTwo—TicketSysteminPowerStationB嬲edonForwardMaxim哪MatcllingAlgOrithmXUNan—nan，WANGDong—feng，HANPu(HebeiEn舀neeringResearchCent

3、erofSimuIation＆0ptimizedContmlforPbwerGeneration，NorthChinaElectricPowerUniversity，BaodingHebei071003，China)ABSTRACT：InorderIomakecomputerhavetheabilityofpmcessinga11devencomprehendingnaturallanguage，lotsofnaturallanguagesemafltica11alyzi“gtheorieshavebeendeveloped

4、．Buttheapplica“oninthe仃eldofpowersys—temworkvotesandoperatingvotesislictle．0nthebasisofChinesewordsegmentaciontheory，thepowertwo—licketsafetymeasurescallbeautomaticaLlyidentmedbythe叩timizedpanition—forwardma】【imummatchingdgorithm，aJldfhetwo一【ickets如tymeasuresstatem

5、entssemanticcanbeanalysed．Theresultsshowfhafbasedonthisstmcture，thewordoftwovotes=actionwords+devicen啪ewords+statusword，fhecomputerisabletoidentifyandunder—sfandfhesafetymeasuresofthepowertwo—ticket，sothatcomputersystemcancarryoufchecalculationofthepowerlwoVotess如t

6、ymeasuresandreasonjng，whjchprovidesawiderangeofappJjca“onpmspeclsforfhedeplhofan洒一ciajintelligencepmvideticket．KEYWOlmS：Naturallanguageunderstanding；Chinesewordsegmentation；forwardma)(imummatchingalg硎thm；1wo—ficketsvsteml引言经济的腾飞促进了社会用电需求的增长，进而带动了电力企业的发展。电力企业发展到现在，已

7、经具有一定规模，涵盖发电，供热，供电等多个领域，多种类型的火电机组以及变电站。随着企业规模的不断扩大，电力设备数量的激增，员工填写工作票、操作票的工作量在不断增加，对员工的素质要求也越来越高。但是机组多、工种多、员工素质参差不齐，开票人员人为失误，导致生命财产损失的重大事故时有发生，并且纸质票不易保存和统一整理”12。1。急需开发一套电力两票平台系统，实现计算机对工作票和操作票填写的安收稿日期：2013—04—05全措施和操作项进行自动评判。两票中填写的安全措施和操作项都是电力企业员工的自然语言，从而要实现对两票中的安全措施

8、和操作项的评判就需要研究计算机理解和处理自然语言的方法。本文基于正向最大匹配(FMM)算法对电力两票安全措施进行识别与分析，让计算机理解并准确的识别电力两票安全措施这一领域的自然语言，实现人工智能开票这一目的。2自然语言理解随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流。