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FST ITN-ZH电力行业应用：用电数据标准化方案

1. 引言

在电力行业的数字化转型过程中，海量的非结构化文本数据（如调度日志、巡检记录、工单描述等）中包含大量以中文自然语言形式表达的时间、数值、金额和单位信息。这些数据若不能有效转化为标准格式，将严重影响后续的数据分析、报表生成与系统集成效率。

例如，“二零二三年六月十五日下午三点四十五分发生电压波动”或“本次检修耗时两小时三十分”，这类语句中的时间信息需要被自动识别并转换为2023-06-15 15:45和2.5h才能用于数据库存储与统计分析。为此，FST ITN-ZH 中文逆文本标准化 (Inverse Text Normalization, ITN)技术应运而生。

本文重点介绍基于FST ITN-ZH 模型二次开发构建的 WebUI 工具，由开发者“科哥”完成前端交互优化，已在多个电力企业试点部署，成功应用于用电数据清洗与结构化处理流程中，显著提升了自动化水平。

2. FST ITN-ZH 核心功能解析

2.1 什么是逆文本标准化（ITN）

逆文本标准化（ITN）是语音识别后处理的关键步骤，其目标是将语音识别输出的口语化、非规范文本（如“一百万三千五百元”）还原为机器可读的标准格式（如“¥1,350,000”）。与之相对的是 TTS 中的文本标准化（TN），即把数字转成口语。

在电力场景下，ITN 的核心价值在于：

• 将人工录入或语音转写中的模糊表达统一为结构化字段
• 支持多类型混合内容的一次性解析
• 提升 NLP 系统对运维文本的理解能力

2.2 FST ITN-ZH 的技术优势

该工具基于有限状态转导器（Finite State Transducer, FST）架构实现，具备以下特点：

此外，通过 WebUI 二次开发，实现了图形化操作界面，降低了业务人员使用门槛。

3. 在电力行业中的典型应用场景

3.1 调度日志结构化

电网调度中心每日产生大量值班日志，其中包含故障发生时间、持续时长、影响范围等关键信息。传统方式依赖人工摘录，效率低且易出错。

示例输入：

七月二十日上午十点二十三分，110kV甲线跳闸，重合不成功，停电持续约一小时四十分钟。

ITN 输出结果：

2024年07月20日 10:23a.m.，110kV甲线跳闸，重合不成功，停电持续约1.67h。

经 ITN 处理后，时间字段可直接提取入库，结合正则匹配即可生成事件时间轴。

3.2 工单信息自动填充

现场巡检工单常以语音或手写方式记录，存在大量口语化表达。利用 ITN 可实现关键参数的自动归一化。

原始记录：

更换电表一块，型号DTZY123，电量余额三百七十二点五元，操作时间下午四点十八分。

标准化输出：

更换电表一块，型号DTZY123，电量余额¥372.5，操作时间4:18p.m.

此过程无需人工干预，大幅缩短工单回传周期。

3.3 电费异常通报解析

客户投诉或内部通报中常出现“上个月用了两千三百度电”、“比平时多了两倍”等表述。ITN 结合上下文语义分析，可辅助判断是否存在计量异常。

处理前后对比：

输入：用户反映本月用电高达四千二百千瓦时，远超平常的一千五百左右。 输出：用户反映本月用电高达4200kWh，远超平常的1500左右。

标准化后的数值可用于自动触发预警模型。

4. WebUI 使用指南与部署实践

4.1 系统访问与启动

部署完成后，可通过浏览器访问服务端口进行操作：

/bin/bash /root/run.sh

启动成功后，在本地浏览器打开：

http://<服务器IP>:7860

页面加载完成后显示主界面，如下图所示：

提示：首次加载模型需等待 3~5 秒，之后转换响应迅速。

4.2 功能模块详解

4.2.1 文本转换（单条处理）

适用于少量关键信息的快速转换。

操作流程：

1. 切换至「📝 文本转换」标签页
2. 在输入框中粘贴待处理文本
3. 点击「开始转换」按钮
4. 查看输出框结果，并可点击「复制结果」复用

支持类型包括：

• 日期：二零二四年五月一日→2024年05月01日
• 时间：早上八点半→8:30a.m.
• 数字：一百二十三→123
• 货币：一点二五元→¥1.25
• 分数：五分之一→1/5
• 度量：二十五千克→25kg
• 数学符号：负二→-2
• 车牌号：京A一二三四五→京A12345

4.2.2 批量转换（大规模数据处理）

适合对历史日志文件、Excel 导出文本等进行批量清洗。

操作步骤：

1. 准备.txt文件，每行一条记录

   二零二三年六月十五日 下午三点四十五分 电量消耗一百八十六千瓦时

2. 进入「📦 批量转换」页面
3. 点击「上传文件」选择文件
4. 点击「批量转换」执行处理
5. 完成后点击「下载结果」获取标准化文本

建议：对于超过 10,000 行的数据，建议分批次提交，避免内存溢出。

4.3 高级设置调优策略

根据实际业务需求调整参数配置，提升转换准确率。

配置建议：

• 对于涉及精确计算的报表场景，建议开启“完全转换'万'”
• 若文本中含有专业术语（如“零序保护”），建议关闭“转换单个数字”

5. 实际案例：某省电网公司数据治理项目

5.1 项目背景

某省级电网公司在推进智能运检平台建设过程中，面临历史工单数据无法结构化的难题。近五年累计有超过 80 万条自由文本格式的维修记录，其中时间、电量、设备编号等信息均以中文口语表达，难以支撑大数据分析。

5.2 解决方案设计

采用FST ITN-ZH + 自定义规则补丁的组合方案：

1. 部署 FST ITN-ZH WebUI 服务集群
2. 开发预处理器：提取每条记录中的待标准化片段
3. 调用 ITN 接口进行批量转换
4. 后处理模块：将标准化结果映射到结构化字段

5.3 成果展示

该项目上线三个月内，完成了全部历史数据的清洗工作，为后续的故障预测模型提供了高质量训练集。

6. 总结

6.1 核心价值回顾

FST ITN-ZH 在电力行业的落地实践表明，中文逆文本标准化不仅是语音识别链路的一环，更是非结构化数据治理的重要基础设施。它解决了长期以来困扰电力企业的“看得见但用不了”的数据困境。

通过科哥开发的 WebUI 界面，即使是非技术人员也能轻松完成复杂文本的标准化任务，真正实现了 AI 工具的普惠化。

6.2 最佳实践建议

1. 优先处理高价值文本流：如调度日志、事故报告、客户工单等
2. 建立规则灰度机制：新规则先小范围测试，再全量推广
3. 保留原始文本备份：确保可追溯性与审计合规
4. 定期更新术语库：补充新型设备名称、区域方言表达等

6.3 展望未来

随着大模型在语义理解方面的进步，未来可探索将 FST 与 LLM 相结合的混合架构：FST 负责精准格式转换，LLM 负责上下文消歧，进一步提升复杂语境下的标准化准确率。

同时，建议推动电力行业制定统一的文本表达规范，从源头减少非标数据的产生，形成“生成即标准”的良性循环。

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