基于扩展Span表示的电力变压器运维知识抽取与知识图谱构建

摘要：

为实现电力变压器运维知识的有效沉淀,以运维文本为研究对象,提出一种融合规则的电力变压器运维知识图谱深度构建框架.首先根据专家指导 自顶向下构建知识图谱概念层;然后融合规则和深度神经网络模型抽取知识,构建知识图谱的数据层.针对运维文本中的实体界限模糊和上下文信息利用不充分问题,提出一种通过扩展上下文信息和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)获取扩 展 Span 标签的 方法,用于实体和关系抽取.算例分析表明,该方法在电力变压器运维数据集中知识抽取效果良好.

关键词：电力变压器、运维文本、知识图谱、深度学习、知识抽取

所属期刊栏目：61

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1112-1122