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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)信通億力科技有限責任公司申請的專利一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119599821B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510143146.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q40/12；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法及系統(tǒng)是由劉鋒;陸鑫;阮秀瓊;舒路;張龍鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法,包括以下步驟：S1:從電網(wǎng)SCADA系統(tǒng)和財務(wù)系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，整合歷史和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建審計知識圖譜；S2:使用RoBERTa構(gòu)建指令識別模型，以解析審計人員的自然語言指令，將知識圖譜信息與語言模型相結(jié)合，提升對指令背景的理解和推理能力；S3:構(gòu)建多任務(wù)深度學習框架，實現(xiàn)對多種審計任務(wù)的處理和融合；S4:基于審計人員輸入的自然語言指令，根據(jù)指令識別模型提取指令中涉及的查詢目標、條件和參數(shù)，獲取數(shù)據(jù)庫中相應的審計數(shù)據(jù)，并獲取意圖分類；S5:基于意圖分類結(jié)果和審計數(shù)據(jù)，調(diào)用相應的審計模型，獲取分析結(jié)果。本發(fā)明有效提升電網(wǎng)業(yè)務(wù)審計工作中的效率和精準度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI增強的電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能審計方法,其特征在于，包括以下步驟：S1:從電網(wǎng)SCADA系統(tǒng)和財務(wù)系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，整合歷史和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建審計知識圖譜；S2:使用RoBERTa構(gòu)建指令識別模型，以解析審計人員的自然語言指令，將審計知識圖譜信息與語言模型相結(jié)合，提升對指令背景的理解和推理能力；S3:構(gòu)建多任務(wù)深度學習框架，實現(xiàn)對多種審計任務(wù)的處理和融合；S4:基于審計人員輸入的自然語言指令，根據(jù)指令識別模型提取指令中涉及的查詢目標、條件和參數(shù)，獲取數(shù)據(jù)庫中相應的審計數(shù)據(jù)，并獲取意圖分類；S5:基于意圖分類結(jié)果和審計數(shù)據(jù)，調(diào)用相應的審計模型，獲取分析結(jié)果；所述使用RoBERTa構(gòu)建指令識別模型，具體如下：收集與電網(wǎng)審計相關(guān)的自然語言指令，標注數(shù)據(jù)集，包括目標實體和意圖；將自然語言指令轉(zhuǎn)化為RoBERTa的輸入格式，生成token序列；輸入序列X表示為：X=[CLS,x1,x2,…,xi,...,xm,SEP]；其中，[CLS]是分類標記，[SEP]是序列分隔符，xi表示第i個token；m為輸入序列數(shù)量；RoBERTa模型得到每個輸入token的表示向量：H=[hCLS,h1,h2,…,hi,...,hm];其中，hi表示第i個token的表示向量；對每個token的表示向量進行分類，確定其所屬實體類別：H為表示向量集合；hCLS是分類標記的表示向量： ；其中，WNER和bNER是NER層的權(quán)重和偏置，yi為類別，Pyi∣hi為hi屬于類別的概率；根據(jù)概率最大的類別yi作為每個token的實體類別；使用RoBERTa的[CLS]標記的向量進行意圖分類： ；其中，WIntent和bIntent是意圖分類層的權(quán)重和偏置；PI∣hCLS為分類為CLS的概率；根據(jù)最大概率的類別作為指令的意圖；在微調(diào)過程中，使用審計知識圖譜數(shù)據(jù)提升RoBERTa的上下文理解，使用知識信息對RoBERTa向量進行增強： ；其中，是審計知識圖譜嵌入，β是融合的加權(quán)系數(shù)，是增強后的向量；將解析的實體和意圖映射到數(shù)據(jù)庫查詢語句，實現(xiàn)自然語言到SQL查詢語言的轉(zhuǎn)換。

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