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申请/专利权人：上海迈能创豪能源科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于文本生成的电力生产知识多模式抽取方法，包括：收集电力生产文本数据，并定义知识模式schema，完成知识标注；将目标生产文本数据进行SEL结构化转换，并添加额外的语义角色，随后向SEL结构化后的目标生产文本数据注入随机噪声；将完成知识标注的目标生产文本数据经过SSI数据生成及SEL序列化转换，得到生成模型的输入及期望输出；构建生成模型，得到序列到框架的生成模型，保存验证集效果最优的权重文件；加载最优的权重文件，将预测文本输入生成模型，得到预测的字符型SEL数据，生成预测知识。本发明通过统一建模使多任务多模式学习成为可能，同时本发明的方式用词更加灵活，能够对文本信息进行加工输出理想表述。
主权项：1.一种基于文本生成的电力生产知识多模式抽取方法，其特征在于，包括：收集电力生产文本数据，将所述生产文本数据进行清洗，得到目标生产文本数据，并定义知识模式schema，依据知识模式schema人工筛选样本完成知识标注；将目标生产文本数据进行SEL结构化转换，并添加额外的语义角色，随后向SEL结构化后的目标生产文本数据注入随机噪声；将完成知识标注的目标生产文本数据经过SSI数据生成及SEL序列化转换，得到生成模型的输入及期望输出；构建生成模型，得到序列到框架的生成模型，保存验证集效果最优的权重文件；加载最优的权重文件，将预测文本输入生成模型，得到预测的字符型SEL数据，通过SEL反序列化和SEL反结构化生成预测知识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海迈能创豪能源科技有限公司 一种基于文本生成的电力生产知识多模式抽取方法
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