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申请/专利权人：国网上海市电力公司
摘要：基于迁移学习的电力设备缺陷知识抽取系统及方法，本发明通过分析电力缺陷文本特点，将迁移学习引入模型设计，以提高数据预处理效率，解决数据获取难的问题；提出基于电力设备缺陷领域的BERT‑BAC‑PCNN知识抽取模型，实现电力设备缺陷文本的实体抽取和关系抽取，从而得到适用于电力知识图谱的三元组数据集。最后以某电力公司运维记录为例进行知识抽取实验。本发明知模型收敛速度快，在训练次数较少的情况下，达到较好的精准率，泛化能力强，对提升电力知识图谱的构建效率具有实际意义。
主权项：1.基于迁移学习的电力设备缺陷知识抽取系统，包括数据获取模块、知识抽取模块和知识图谱构建模块，其特征在于：数据获取模块，将迁移学习引入模型设计，在数据预处理的过程中利用迁移模型对数据进行预处理，获取适用于电力设备缺陷文本知识抽取的标注数据；知识抽取模块，在电力设备缺陷领域，研究基于预训练语言模型的实体发现及关系抽取技术，使用结合BERT和双向门控注意力机制的结合模型进行实体抽取，以及使用BERT-PCNN进行基于远程监督的关系抽取；知识图谱构建模块，构建电力设备缺陷知识图谱三元组数据集，提高知识图谱的构建效率及可视化程度，丰富电力设备缺陷运维领域的体系化管理方式。
全文数据：
权利要求：
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