- 专利标题: 基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法
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申请号: CN202211265262.1申请日: 2022-10-17
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公开(公告)号: CN115617947B公开(公告)日: 2023-08-18
- 发明人: 钟艳如 , 李清扬 , 唐哲敏 , 李芳 , 李一媛 , 罗笑南
- 申请人: 桂林电子科技大学
- 申请人地址: 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
- 专利权人: 桂林电子科技大学
- 当前专利权人: 桂林电子科技大学
- 当前专利权人地址: 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
- 代理机构: 北京圣州专利代理事务所
- 代理商 何世常
- 主分类号: G06F16/33
- IPC分类号: G06F16/33 ; G06F16/36 ; G06F40/126 ; G06F40/194 ; G06F40/295 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法,具体步骤如下:查询文本预处理;通过预处理后的查询文本数据训练实体抽取模型;通过预处理后的查询文本数据和实体抽取模型训练实体预测模型;电力设备查询,将预处理后的查询文本依次输入到实体抽取模型和实体预测模型中,得到电力知识图谱。采用上述一种基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法,采用实体预训练模型结合提示学习的方法,对查询文本进行抽取,并匹配与之相关的电力设备,利用提示学习的优势将相关设备实体特征嵌入引入到查询中,提高查询准确率,同时通过相关设备实体特征对查询匹配做解释,帮助查询人员更全面的了解电力设备。
公开/授权文献
- CN115617947A 基于预训练模型与提示学习的可解释电力设备查询方法 公开/授权日:2023-01-17