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摘要：本发明公开了一种字符指令意图识别方法及系统，涉及电力通信安全审计技术领域，包括收集命令记录，对命令记录进行预处理和关键配置信息提取，使用关键词提取从命令记录中提取关键配置信息；对命令记录的关键配置信息进行语义分析，识别命令的操作意图；进行操作意图分析，结合命令上下文判断操作意图分析准确性；将分析结果整合，按时间序列展示用户的命令执行情况和操作意图。本发明能够更准确、高效地识别用户的操作意图，相较于传统基于规则的方法，通过综合展示命令记录、语义分析结果和上下文信息，提供更清晰、直观的审计报告，能够更好地适应不同的运维场景，具有更强的泛化能力，提高了分析的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种字符指令意图识别方法，其特征在于：包括，收集命令记录，对命令记录进行预处理和关键配置信息提取，使用关键词提取从命令记录中提取关键配置信息；对命令记录的关键配置信息进行语义分析，识别命令的操作意图；进行操作意图分析，结合命令上下文判断操作意图分析准确性；将分析结果整合，按时间序列展示用户的命令执行情况和操作意图；所述命令记录包括命令内容、时间戳及用户信息；所述预处理包括对原始的命令记录进行数据清理，去除不必要的特殊字符、空格和格式不一致的问题；所述关键配置信息提取包括新增配置的提取、删除配置的提取、前后冲突配置的检测及过滤查询操作；所述新增配置的提取包括通过寻找命令记录中的与新增配置相关的特定关键词识别并提取出新增配置的信息；所述删除配置的提取包括通过寻找命令记录中的与删除配置相关的特定关键词识别并提取出删除配置的信息；所述前后冲突配置的检测包括识别在不同时间执行的命令是否对同一配置项进行矛盾或冲突的操作；所述过滤查询操作包括通过识别命令中包含查询操作的特定关键词的方式实现；所述语义分析包括使用自然语言处理技术对命令进行语法解析，提取的关键配置信息通过嵌入技术转换为向量形式，向量经由多层感知机整合为综合特征表示，通过LSTM网络处理序列化的综合特征，捕捉长期依赖，同时通过注意力机制强调关键信息的重要性，使用全连接层和softmax函数预测命令的操作意图；所述对命令c进行语法解析表示为，C＝NLPParseC→{w1,p1,d1,w2,p2,d2,…,wn,pn,dn}其中，C为命令，NLPParse为自然语言处理解析，wn为命令的第n个词，pn为命令的第n个词性标准，dn为命令的第n个依存关系标签；所述向量形式表示为，K＝Ek其中，K为从命令C中提取的关键配置信息的向量形式，k为从命令C中提取的关键配置信息，E为词嵌入矩阵；所述综合特征表示为， 其中，x为综合特征向量，为向量的拼接操作，MLP为多层感知机；所述处理序列化的综合特征包括使用LSTM网络处理序列化的综合特征，捕捉长距离依赖，引入注意力机制，计算加权平均后的命令表示，对加权平均后的命令表示进行分类，使用softmax函数得到预测意图，使用交叉熵损失函数进行模型训练，表示为，ht＝LSTMxt,ht-1；ΘLSTM 其中，xt为时间t输入的综合特征向量，ht为第t个时间步的LSTM的隐藏状态，ht-1为第t-1个时间步的LSTM的隐藏状态，ΘLSTM为LSTM层的参数，αt为时间t注意力权重，表示命令中第i个词的重要性，wa为注意力权重参数向量，Wh为将隐藏状态映射到中间空间的权重，bh为将隐藏状态映射到中间空间的偏置，e为第e个时间步，T为输入命令的时间步长度，he为第e个时间步的LSTM的隐藏状态，vC为命令的最终向量，为命令的意图预测，Wc为意图预测权重，bc为意图预测偏置，LΘ为交叉熵损失函数，M为测试样本的数量，j为第j个测试样本，yj为真实意图标签，为预测意图标签；对模型进行训练直至损失函数的值低于预设损失函数阈值时，训练停止；所述操作意图分析包括结合上下文命令和命令内容，表示为， 其中，I为在时间t时对命令的操作意图分析结果，A为上文或下文的命令记录的数量，ta为第a条命令的时间戳，σ为高斯分布的标准差，Ca为上文或下文的第a条命令的向量形式，gCa为一个复杂的信息过滤函数，τ为归一化因子，PCa为命令Ca的先验概率；计算余弦相似度判断意图识别准确性，表示为， 其中，Cos为余弦相似度；若Cos大于相似度高阈值，则预测结果被判定为正确，直接采用预测的意图作为最终结果，操作意图分析结果和预测结果非常相似，将预测结果输出给用户作为最终的操作意图；若Cos大于相似度低阈值且小于等于相似度高阈值，则预测结果被判定为部分正确，分析预测结果和实际结果之间的差异，并确定导致差异的原因，根据分析结果对预测模型进行修正或优化，对修正后的模型进行验证和评估，重新进行字符指令意图识别；若Cos小于等于相似度低阈值，则预测结果被判定为错误，分析预测结果与实际结果之间的显著差异，并确定造成预测错误的原因，重新进行模型构建，重新进行字符指令意图识别。

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