水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

葛從兵，嚴(yán)吉皞，陳 劍

（南京水利科學(xué)研究院，江蘇南京 210029）

0 引言

我國(guó)現(xiàn)有水庫(kù)9 萬(wàn)多座，數(shù)量居世界之首。修建水庫(kù)是調(diào)控水資源時(shí)空分布、優(yōu)化水資源配置及防洪減災(zāi)的重要工程措施，是貫徹落實(shí)新時(shí)期治水方針的重要手段，對(duì)保障國(guó)家用水安全發(fā)揮著不可替代的基礎(chǔ)性作用。但水庫(kù)在發(fā)揮其效益同時(shí)，也存在一定風(fēng)險(xiǎn)，一旦失事，可能會(huì)給下游帶來(lái)滅頂之災(zāi)，不僅影響下游公共財(cái)產(chǎn)安全與生態(tài)環(huán)境安全，而且直接影響社會(huì)穩(wěn)定。

水庫(kù)安全管理工作是保障水庫(kù)安全運(yùn)行的重要的非工程措施。水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量不僅可反映水庫(kù)管理單位的安全管理工作情況，而且會(huì)影響水庫(kù)安全管理工作開(kāi)展。大壩安全鑒定［1］、水庫(kù)調(diào)度規(guī)程［2］和水庫(kù)大壩安全管理應(yīng)急預(yù)案（以下簡(jiǎn)稱水庫(kù)應(yīng)急預(yù)案）［3］是水庫(kù)安全管理工作中的3 個(gè)重要文檔。大壩安全鑒定通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)檢查與大壩安全評(píng)價(jià)鑒定大壩安全狀況：將大壩分為一類壩、二類壩與三類壩，其中三類壩存在較嚴(yán)重的安全隱患，不能按設(shè)計(jì)正常運(yùn)行，需進(jìn)行除險(xiǎn)加固；水庫(kù)調(diào)度規(guī)程明確水庫(kù)各項(xiàng)調(diào)度依據(jù)、調(diào)度任務(wù)與調(diào)度原則、調(diào)度要求與調(diào)度條件、調(diào)度方式等，是水庫(kù)調(diào)度運(yùn)用的依據(jù)性文件；水庫(kù)大壩安全管理應(yīng)急預(yù)案是在水庫(kù)大壩發(fā)生突發(fā)安全事件時(shí)用于避免或減少損失的預(yù)先制定的方案，是提高水庫(kù)管理單位及其主管部門應(yīng)對(duì)突發(fā)事件能力及降低水庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)的重要非工程措施。由于我國(guó)水庫(kù)數(shù)量眾多，參與編制以上文檔的單位較多，難免會(huì)存在質(zhì)量差的文檔。若大壩安全鑒定文檔質(zhì)量差，可能會(huì)對(duì)大壩安全狀況進(jìn)行誤判，使大壩帶病運(yùn)行，或浪費(fèi)除險(xiǎn)加固資金；若水庫(kù)調(diào)度規(guī)程文檔質(zhì)量差，可能會(huì)提供錯(cuò)誤的調(diào)度方案，給水庫(kù)工程帶來(lái)險(xiǎn)情，或使水資源無(wú)法得到有效利用；若水庫(kù)應(yīng)急預(yù)案文檔質(zhì)量差，可能造成應(yīng)對(duì)突發(fā)事件不當(dāng)?shù)那闆r，不僅不能降低突發(fā)事件損失，甚至可能增加損失。如果采用人工查閱方式發(fā)現(xiàn)質(zhì)量差的文檔，需要大量專家，且工作量大、時(shí)間長(zhǎng)。

針對(duì)文檔質(zhì)量評(píng)估，研究人員已開(kāi)展了相關(guān)研究。如陳琪等［4］在軟件文檔質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究中提出文檔質(zhì)量度量模型，審查人員可根據(jù)模型對(duì)文檔質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)；寧凌［5］提出PDM 文檔自動(dòng)審核算法，該算法在模型訓(xùn)練之前，需要專業(yè)審核人員對(duì)文檔的標(biāo)題、字詞級(jí)錯(cuò)誤及語(yǔ)法錯(cuò)誤進(jìn)行標(biāo)注；湯莉等［6］提出Web 文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，該方法采用正例樣本和負(fù)例樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。本文通過(guò)對(duì)中文分詞與文檔質(zhì)量評(píng)估方法的研究，提出一種基于詞頻的水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估方法。該方法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練樣本無(wú)需專家進(jìn)行處理，可實(shí)現(xiàn)水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量的自動(dòng)評(píng)估，從而有效提高文檔質(zhì)量評(píng)估能力及速度。

1 總體設(shè)計(jì)

水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)對(duì)全部文檔進(jìn)行中文分詞（Chinese Word Segmentation，CWS），獲取詞及詞頻［7］；對(duì)詞進(jìn)行關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)，獲得文檔質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；根據(jù)文檔質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與單個(gè)文檔中的關(guān)鍵詞及詞頻，評(píng)估文檔質(zhì)量。

1.1 系統(tǒng)框架

水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)框架見(jiàn)圖1。文檔格式可以是TXT、Word、PDF 等，數(shù)據(jù)庫(kù)采用MySQL［8］，編程語(yǔ)言采用Python［9］。水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)采用B/S 架構(gòu)，選用Python 語(yǔ)言的Web 框架Django［10］，內(nèi)建中文分詞、關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)、文檔質(zhì)量指數(shù)計(jì)算等功能模塊。

1.2 系統(tǒng)功能

水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)功能見(jiàn)圖2。

全文檔中文分詞對(duì)全部文檔進(jìn)行中文分詞，獲得詞及詞頻；關(guān)鍵詞選取按照一定選取率從詞中選擇關(guān)鍵詞；關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)通過(guò)不斷剔除關(guān)鍵詞和文檔，直至文檔質(zhì)量平均指數(shù)滿足要求；評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)生成在關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)結(jié)束時(shí)，將最終的關(guān)鍵詞及詞頻作為最終評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)存入數(shù)據(jù)庫(kù)；單文檔中文分詞通過(guò)對(duì)文檔進(jìn)行中文分詞，獲得詞及詞頻；質(zhì)量指數(shù)計(jì)算根據(jù)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和文檔的關(guān)鍵詞及詞頻，計(jì)算文檔質(zhì)量指數(shù)，給出文檔質(zhì)量水平；用戶管理可添加、修改、刪除用戶，對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證；參數(shù)設(shè)置可設(shè)置系統(tǒng)所需參數(shù)。

Fig.1 System framework圖1 系統(tǒng)框架

Fig.2 System function圖2 系統(tǒng)功能

2 中文分詞

分詞是指將連續(xù)的字序列按照一定規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程，中文分詞是指將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)個(gè)單獨(dú)的詞。

2.1 分詞方法

現(xiàn)有分詞方法較多，可分為3 大類：基于規(guī)則的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法［11］與基于理解的分詞方法［12］。

（1）基于規(guī)則的分詞方法又稱機(jī)械分詞方法，其按照一定策略將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大”的機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行匹配，若找到某個(gè)字符串，則匹配成功。常用字符串匹配方法有最大匹配法［13］、逆向最大匹配法、最小切分法、雙向最大匹配法［14］等。此類方法簡(jiǎn)單高效、易于實(shí)現(xiàn)，但對(duì)歧義和未登錄詞的處理效果不佳。

（2）基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法采用統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)給定的大量已分詞文本進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得詞語(yǔ)切分規(guī)律，再應(yīng)用此規(guī)律對(duì)未知文本進(jìn)行切分。主要統(tǒng)計(jì)模型有N 元文法模型（N-gram）、隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）［15］、最大熵模型（ME）、條件隨機(jī)場(chǎng)模型（Conditional Random Fields，CRF）［16］等。此類方法能夠結(jié)合上下文識(shí)別未登錄詞，自動(dòng)消除歧義。

（3）基于理解的分詞方法在分詞的同時(shí)還進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息處理歧義現(xiàn)象。通常包括3 部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分。基于理解的分詞方法主要有專家系統(tǒng)分詞法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞法。此類方法準(zhǔn)確度高，但速度慢。

2.2 分詞工具

中文分詞工具有BosonNLP、IKAnalyzer、NLPIR、SCWS、結(jié)巴分詞（jieba）［17］、盤古分詞、庖丁解牛、搜狗分詞、新浪云、語(yǔ)言云等，調(diào)用形式有REST API、JAR 包、多語(yǔ)言接口、PHP 庫(kù)、Python 庫(kù)等。從功能、準(zhǔn)確度、易用性等方面綜合考慮，文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)采用較常用的結(jié)巴分詞。

結(jié)巴分詞基于字典樹（Trie）結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖（Directed Acyclic Graph，DAG）；采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最大切分組合；對(duì)于未登錄詞，采用基于漢字成詞能力的HMM 模型，并使用Viterbi算法。

結(jié)巴中文分詞支持4 種分詞模式：精確模式、全模式、搜索引擎模式與Paddle 模式。精確模式可將句子精確地切分開(kāi)，適合文本分析；全模式把句子中所有可以成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái)，速度快，但不能解決歧義問(wèn)題；搜索引擎模式在精確模式基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次進(jìn)行切分，提高召回率，適用于搜索引擎分詞；Paddle 模式利用PaddlePaddle 深度學(xué)習(xí)框架，訓(xùn)練序列標(biāo)注（雙向GRU）網(wǎng)絡(luò)模型，從而實(shí)現(xiàn)分詞［18］。

結(jié)巴中文分詞能夠識(shí)別新詞、去除停用詞、提取關(guān)鍵詞及標(biāo)注詞性，并支持自定義字典和并行分詞。

2.3 詞頻統(tǒng)計(jì)

詞頻（Term Frequency，TF）是一個(gè)詞在文件中出現(xiàn)的次數(shù)。為了標(biāo)準(zhǔn)化，詞頻通常用概率表示，見(jiàn)公式（1）。由于水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估會(huì)關(guān)注文檔中的關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)，故這里詞頻采用次數(shù)表示，而不采用概率表示。

式中，fij為詞t i在同類文檔dj中出現(xiàn)的次數(shù)。

詞頻統(tǒng)計(jì)采用結(jié)巴分詞對(duì)每個(gè)文檔進(jìn)行分詞，然后統(tǒng)計(jì)各詞的詞頻。

3 質(zhì)量評(píng)估

3.1 評(píng)估方法

文檔質(zhì)量評(píng)估依據(jù)是文檔中關(guān)鍵詞詞頻是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求。評(píng)估方法是計(jì)算文檔中關(guān)鍵詞詞頻與標(biāo)準(zhǔn)中關(guān)鍵詞詞頻的比值，見(jiàn)公式（2）。

式中，e為文檔質(zhì)量指數(shù)，fi為文檔中關(guān)鍵詞ki的詞頻，sfi為標(biāo)準(zhǔn)中關(guān)鍵詞ki的詞頻，n為標(biāo)準(zhǔn)中的關(guān)鍵詞數(shù)量。計(jì)算e時(shí)，如果fi>sfi，則取fi=sfi。當(dāng)e≥0.9 時(shí)，文檔質(zhì)量?jī)?yōu)；e≥0.8 時(shí)，文檔質(zhì)量良；e≥0.6 時(shí)，文檔質(zhì)量中；e＜0.6 時(shí)，文檔質(zhì)量差。

3.2 關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是文檔中應(yīng)有的關(guān)鍵詞及詞頻。目前相關(guān)專家還無(wú)法準(zhǔn)確給出評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，因此需要對(duì)全部文檔中的關(guān)鍵詞進(jìn)行學(xué)習(xí)以獲得評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)是一個(gè)不斷剔除關(guān)鍵詞和文檔的遞歸過(guò)程。學(xué)習(xí)參數(shù)包括關(guān)鍵詞選取率s、文檔質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)es、關(guān)鍵詞初始剔除率kr0與文檔初始剔除率dr0。

關(guān)鍵詞來(lái)自經(jīng)過(guò)結(jié)巴分詞后全部文檔中的詞，考慮到大部分詞不能成為關(guān)鍵詞，為提高學(xué)習(xí)效率，設(shè)關(guān)鍵詞選取率s為0.5，即選取詞頻排序前50%的詞。

文檔質(zhì)量平均指數(shù)是所有選用文檔（即非剔除文檔）質(zhì)量指數(shù)的平均值，當(dāng)文檔質(zhì)量平均指數(shù)大于等于文檔質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)es時(shí)，遞歸過(guò)程結(jié)束，設(shè)文檔質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)es為0.95。

每輪關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)都會(huì)剔除詞頻較低的關(guān)鍵詞和文檔質(zhì)量指數(shù)較低的文檔，隨著學(xué)習(xí)的深入，選用的關(guān)鍵詞和文檔越來(lái)越少，剔除率也應(yīng)越來(lái)越低。剔除率遞減速度與文檔質(zhì)量平均指數(shù)變化量成反比，即指數(shù)變化量越大，剔除率遞減量越小，以保持較高剔除率；指數(shù)變化量越小，剔除率遞減量越大，將大幅減少剔除率。由于文檔全部參與學(xué)習(xí)，故文檔剔除率遞減量小于關(guān)鍵詞剔除率遞減量，使文檔剔除率高于關(guān)鍵詞剔除率，從而提高學(xué)習(xí)效率。剔除率計(jì)算見(jiàn)公式（3），初始剔除率kr0與dr0均設(shè)為0.1。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

4.1 主要功能實(shí)現(xiàn)

（1）詞頻統(tǒng)計(jì)。詞頻統(tǒng)計(jì)要先進(jìn)行中文分詞。結(jié)巴分詞提供Python 庫(kù)，系統(tǒng)通過(guò)調(diào)用Python 庫(kù)完成中文分詞。在中文分詞時(shí)，通過(guò)添加水利專業(yè)名詞，以提高分詞正確率；通過(guò)去除停用詞，特別是地名，以提高搜索效率。詞頻統(tǒng)計(jì)主要代碼如下：

（2）文檔質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算。文檔質(zhì)量評(píng)估依據(jù)文檔質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，文檔質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算主要代碼如下：

（3）關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)。關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)較為復(fù)雜，主要過(guò)程如下：①對(duì)全部文檔進(jìn)行結(jié)巴分詞，存儲(chǔ)水庫(kù)名稱、文檔類型、詞、詞頻等信息；②按詞頻由大到小對(duì)詞進(jìn)行排序，按關(guān)鍵詞初始選取率s 選擇詞作為關(guān)鍵詞；③計(jì)算文檔質(zhì)量平均指數(shù)及其變化量，如果文檔質(zhì)量平均指數(shù)大于等于文檔質(zhì)量指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)es，則學(xué)習(xí)結(jié)束；④按關(guān)鍵詞剔除率kri和文檔剔除率dri，分別剔除詞頻較低的關(guān)鍵詞和文檔質(zhì)量指數(shù)較低的文檔；⑤計(jì)算kri+1和dri+1，轉(zhuǎn)至步驟③。

4.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

選用部分省市水庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案文檔，對(duì)水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先進(jìn)行關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)，得到應(yīng)急預(yù)案文檔質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1（僅列出詞頻前20 的關(guān)鍵詞，下同），然后對(duì)每個(gè)文檔進(jìn)行評(píng)估。例如，經(jīng)過(guò)評(píng)估，某大型水庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案文檔關(guān)鍵詞及詞頻見(jiàn)表2，文檔質(zhì)量指數(shù)為0.91；某中型水庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案文檔關(guān)鍵詞及詞頻見(jiàn)表3，文檔質(zhì)量指數(shù)為0.72。

Table 1 Document quality standard表1 文檔質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

續(xù)表

Table 2 Key words and term frequency in some large reservoir document表2 某大型水庫(kù)文檔關(guān)鍵詞及詞頻

Table 3 Key words and term frequency in some medium reservoir document表3 某中型水庫(kù)文檔關(guān)鍵詞及詞頻

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，大部分大型水庫(kù)的應(yīng)急預(yù)案文檔質(zhì)量指數(shù)大于0.85，質(zhì)量較好；中型水庫(kù)質(zhì)量指數(shù)通常在0.65～0.85 之間，質(zhì)量一般；小型水庫(kù)質(zhì)量指數(shù)通常在0.45～0.65 之間，質(zhì)量較差。這與現(xiàn)實(shí)情況基本一致，主要因?yàn)榇笮退畮?kù)管理人員多，相關(guān)資料多，管理規(guī)范；中小型水庫(kù)管理人員少，相關(guān)資料少，管理水平一般。

5 結(jié)語(yǔ)

本文研發(fā)基于詞頻的水庫(kù)安全管理文檔質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)對(duì)水庫(kù)安全管理文檔的質(zhì)量評(píng)估基本準(zhǔn)確，表明詞頻可作為同類文檔的質(zhì)量評(píng)估因子。由于不同水庫(kù)在工程規(guī)模、控制流域面積、庫(kù)容、壩型、最大壩高、壩頂長(zhǎng)度、水工建筑物數(shù)量等方面存在差異，客觀上造成各水庫(kù)的大壩安全鑒定、水庫(kù)調(diào)度規(guī)程及應(yīng)急預(yù)案等文檔在詞頻上存在一定差異，而本文的質(zhì)量評(píng)估方法與關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)算法沒(méi)有考慮這些因素。因此，為使文檔質(zhì)量評(píng)估更加準(zhǔn)確，后續(xù)將進(jìn)一步研究上述因素對(duì)詞頻的影響，并在質(zhì)量評(píng)估方法和關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)算法中增加相應(yīng)的權(quán)重因子。