基于CRF模型的组合型歧义消解研究

组合型歧义切分是汉语自动分词的难点之一.为此,利用CRF（条件随机场）模型,以歧义字段的上下文的词和词性建立特征模板,进行歧义消解研究.以1998年半年《人民日报》为语料,对常用的10个组合歧义字段进行消歧,平均消歧正确率达到96.35%,取得了良好的效果.实验表明,利用该模型能有效提高消歧正确率.     

基于条件随机场的古汉语词义消歧研究

首先分析了古汉语词义义项的分布情况与特点,考察了词义消歧的难点.然后在现有的词义消歧理论和方法的基础上,基于机器自动学习的统计模型条件随机场,选择上下文的词及其词性的复合特征,并加入其他适当语言学特征,设计6个不同的模板,对"將"、"如"、"我"、"信"、"聞"、"之"等古汉语高频词进行了词义消歧实验.实验最高平均F值达到了83.04%,高于最大熵、朴素贝叶斯模型,结果表明,选择合适的特征,条件随机场模型在古汉语词义消歧方面有效可行.     

告警直传在电力调度系统中研究与应用

为了解决智能电网中变电站告警直传信息无法分区分流、进行告警抑制以及上下级调度系统、主-备调等异构系统中信息共享和交互困难的问题,通过对告警直传的研究,采用基于模型匹配策略和基于人工干预按需屏蔽策略实现了告警直传信息按需屏蔽。并对告警直传信息进行分区分流、统计分析,实现异构系统间数据信息交互,解决了数据交互的难题,为省级-地区级调度系统、网调-省级调度系统、主-备调系统间信息共享和信息交互提供了解决方法。在多个调度系统中实际使用效果良好。     

大型地区电网调度控制系统海量历史数据处理技术

随着电网规模扩大和集约化运行管理体系的建设,地区电网调度控制系统监控范围急剧增加,传统以商用数据库为基础的历史数据管理技术和早期使用时间序列数据库的历史数据管理技术已不能满足大型地区电网调度运行和各类应用深化拓展的需要.结合商用数据库、文件系统,以时间序列数据库为重要存储手段的海量历史数据处理技术能很好地解决上述问题.文中首先介绍了以时间序列数据库为核心的历史数据管理体系架构,然后阐述了解决大容量、高效率、高可靠问题的关键技术,紧接着介绍了部分依赖历史时序数据的深化应用.该技术已成功应用于苏州电网调度控制系统,它很好地适应了“大运行”的要求,提升了地区电网调度运行水平,为地区智能电网建设提供了有力的技术支撑.