1.一种电力用户诉求筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对工单文本进行自然语言的预处理，其中，预处理包括垃圾工单筛选、无意义文本过滤和去停用词；S2、根据电力专业词汇、地理位置名称和工单类别构建分词语料库，构建基于所述分词语料库的HMM分词模型；S3、通过所述HMM分词模型对预处理后的工单文本进行分词处理，得到分词结果，所述分词结果包含各个分词的词性标注信息；S4、提取所述分词结果中的各个分词的集合特征，所述集合特征包括词性特征、TF-IDF特征、词长特征和主题模型特征，通过预设的赋值规则计算每个分词中的各个集合特征的权值；S5、根据分词中的各个集合特征的权值进行累加确定对应分词的综合权重值，将各个所述分词按照所述综合权重值进行降序排列，筛选排列位置为预设位置之前的分词作为关键词，得到关键词集合；S6、根据所述关键词及其对应的所述综合权重值确定各个工单文本的热度值，筛选出满足预设热度阈值的高热度工单文本；S7、通过基于潜在语义分析LSA算法计算各个高热度工单文本之间的相似度，根据相似度的计算结果对各个高热度工单文本进行整合，得到若干个相似工单集合；S8、将若干个所述相似工单集合中的各个高热度工单文本对应的综合权重值进行累加，根据累加结果筛选出热点工单，以确定用户热点诉求。
2.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，步骤S2之前包括：通过输入法下载电力词典，以确定电力专业词汇；利用python爬虫获取目标网站中的地理位置名称。
3.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，还包括：对分词结果进行去停用词处理。
4.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，步骤S4具体包括：S401、通过在所述分词结果中的各个分词的词性标注信息确定各个分词的词性特征，通过预设的词性权值计算各个分词的词性特征的权重；S402、通过各个分词的词频和逆向文件频率确定对应的TF-IDF特征，利用最大最小法对所述TF-IDF特征进行归一化处理，归一化后的TF-IDF特征为相应的权值；S403、根据各个分词的字符数确定对应的词长特征，利用最大最小法对所述词长特征进行归一化处理，归一化后的词长特征为相应的权值；S404、通过LDA主题模型获取文档-主题分布和主题-词语分布，从而确定各个分词的主题模型特征，通过下式分别确定文档-主题分布和主题-词语分布的权值：式中，T k 表示文档-主题分布的权值， 表示主题-词语分布的权值，ω i 为第i个词，c ik 表示分词语料库中第i个词在第k个主题中的次数，N表示词表的大小，α表示超参数在文档中的主题稀疏性中起作用，取值为1/k；通过文档-主题分布的权值和主题-词语分布的权值确定各个分词的主题模型特征的权值。
5.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，还包括通过同义词词汇间的词义关系对所述关键词集合中的同义词进行合并，从而得到最终的关键词。
6.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，步骤S6具体包括：S601、假设所述关键词集合为I＝{I 1 ,I 2 ,…I n }，其中，关键词按照所述综合权重值从1到n进行降序排名，根据各个工单文本分别包含的各个关键词的词频和相应的关键词在所述关键词集合的排名值的总和确定各个工单文本的热度值；S602、根据各个工单文本的热度值筛选出高于所述预设热度阈值的工单文本，得到高热度工单文本。
7.根据权利要求1所述的电力用户诉求筛选方法，其特征在于，步骤S8还包括：根据所述热点工单确定对应的工单类别，根据预设的工单类别优先级规则在所述热点工单中确定工单类别优先级最高的热点工单，以确定用户热点诉求。
8.一种电力用户诉求筛选系统，其特征在于，包括：预处理模块，用于对工单文本进行自然语言的预处理，其中，预处理包括垃圾工单筛选、无意义文本过滤和去停用词；分词模型构建模块，用于根据电力专业词汇、地理位置名称和工单类别构建分词语料库，构建基于所述分词语料库的HMM分词模型；分词处理模块，用于通过所述HMM分词模型对预处理后的工单文本进行分词处理，得到分词结果，所述分词结果包含各个分词的词性标注信息；特征提取模块，用于提取所述分词结果中的各个分词的集合特征，所述集合特征包括词性特征、TF-IDF特征、词长特征和主题模型特征，还用于通过预设的赋值规则计算每个分词中的各个集合特征的权值；关键词筛选模块，用于根据分词中的各个集合特征的权值进行累加确定对应分词的综合权重值，将各个所述分词按照所述综合权重值进行降序排列，筛选排列位置为预设位置之前的分词作为关键词，得到关键词集合；热度工单筛选模块，用于根据所述关键词及其对应的所述综合权重值确定各个工单文本的热度值，筛选出满足预设热度阈值的高热度工单文本；相似工单整合模块，用于通过基于潜在语义分析LSA算法计算各个高热度工单文本之间的相似度，根据相似度的计算结果对各个高热度工单文本进行整合，得到若干个相似工单集合；热点诉求模块，用于将若干个所述相似工单集合中的各个高热度工单文本对应的综合权重值进行累加，根据累加结果筛选出热点工单，以确定用户热点诉求。
9.一种电子设备，包括输入设备和输出设备，其特征在于，还包括：处理器，适于实现一条或多条指令；以及，计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-7任一项所述的电力用户诉求筛选方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-7任一项所述的电力用户诉求筛选方法。
