公开(公告)号：CN115983383A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310018734.1

申请日：2023-01-06

Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 ,  国网智能电网研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 吴佳 ,  骆晓雪 ,  王建新 ,  南智斐 ,  刘振华 ,  李坚 ,  杨峰 ,  孔庆宇 ,  于军亮

IPC: G06N5/025 ,  G06F16/36 ,  G06F40/205 ,  G06F16/35 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895

Abstract: 本申请提供一种面向电力设备的实体关系抽取方法及相关装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取描述电力设备的文本信息；从文本信息中提取出待处理句子；对待处理句子的字符进行特征提取，得到字符特征；对待处理句子的部首进行特征提取，得到部首特征；对字符特征和部首特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入实体关系提取网络，得到从待处理句子中抽取的实体关系。本申请实施例中，能够从待处理句子中提取出不同层次的特征，即字符特征和部首特征。由于部首特征能够传递语义信息，将部首特征和字符特征进行融合能够缩短不同电力设备的实体之间的距离，进而准确的提取出实体关系，且该方法在不同的电力设备之间具有泛化能力。

公开(公告)号：CN116775905A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310776363.3

申请日：2023-06-28

Applicant: 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司 ,  国网智能电网研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 骆晓雪 ,  于军亮 ,  李畋 ,  孔庆宇

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/951 ,  G06F40/289 ,  G06F16/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力领域知识图谱关系发现方法，涉及电力领域技术领域，利用专业领域知识构建电力领域知识图谱，并在其中添加实体以及它们之间的关系；利用增量式训练得到的BERT模型提取中文文本特征，并结合知识图谱中的实体和关系信息进行序列标注学习；同时结合堆叠卷积神经网络和学生重排序网络，能够高精度进行知识图谱补全和预测实体之间的关系。本发明方法能够利用电力领域的专业知识，实现对实体间关系的准确、高效、自动化的挖掘，并快速、准确地维护和更新知识图谱。