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公开(公告)号:CN112949727A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110263855.3
申请日:2021-03-11
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06K9/62 , G06F16/215 , G06Q10/00
Abstract: 本申请公开了一种基于属性分类的设备保障数据特征挖掘方法,包括以下步骤:采集设备运行保障相关数据;设计文档集成所述设备运行保障数据;使用跨数据库查询功能来集成需要挖掘的设备其他功能数据;通过对所述设备运行保障相关数据和所述设备其他功能数据进行清洗、转换和协议预处理,形成相同格式的集成数据;采用属性分类方法挖掘设备保障数据特征;依据特征对预处理后的数据进行最优分类;获取设备保障数据的最优分类挖掘结果,实现了运行设备健康状态的实时精准检测,解决了现有技术中设备保障数据处理方法费时费力,无法根据不同设备的不同属性给出相应合理的检修建议,设备保障管理的效率低的问题。
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公开(公告)号:CN112446215A
公开(公告)日:2021-03-05
申请号:CN202011470863.7
申请日:2020-12-14
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供的一种实体关系联合抽取方法包括:利用BERT学习单字符向量,通过BiLSTM输出指定维度字符向量;字符向量拼接每个字符的位置信息向量,词表向量拼接词的位置信息向量,将所有字符向量和词表向量相连;Transformer编码器学习字符特征;进行实体分类;实体关系分类特征学习;实体关系分类。本申请通过底层共享网络参数的方式,进行联合抽取,解决抽取时间和误差累计的问题;通过引入分词与词表向量,解决实体边界的问题;通过引入实体边界信息和Sigmoid的方法解决实体重叠问题;通过Sigmoid的方法解决实体关系重叠的问题,克服了现有技术的不足。
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公开(公告)号:CN112446215B
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202011470863.7
申请日:2020-12-14
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供的一种实体关系联合抽取方法包括:利用BERT学习单字符向量,通过BiLSTM输出指定维度字符向量;字符向量拼接每个字符的位置信息向量,词表向量拼接词的位置信息向量,将所有字符向量和词表向量相连;Transformer编码器学习字符特征;进行实体分类;实体关系分类特征学习;实体关系分类。本申请通过底层共享网络参数的方式,进行联合抽取,解决抽取时间和误差累计的问题;通过引入分词与词表向量,解决实体边界的问题;通过引入实体边界信息和Sigmoid的方法解决实体重叠问题;通过Sigmoid的方法解决实体关系重叠的问题,克服了现有技术的不足。
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