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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明提供了一种基于对比示例学习框架的发电机组典型设备运维知识智能提取方法，属于设备运维和人工智能技术领域。该方法用于提高实体与关系匹配的准确性，有效提升实体和关系抽取速率。步骤如下：结合发电机组典型设备大规模运维文本，在此基础上采用数据增强策略，生成对比学习所需的不同特性文本，主要包括正样本和负样本两方面。采用PRGC中的Bert编码器，从生成的正样本和负样本中提取文本特征向量。在此基础上，结合PRGC框架PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction与对比学习，将运维文本的特征映射至对比损失空间，构建发电机组典型设备运维知识提取模型。基于CL‑PRGC模型，设置对比损失函数与三重提取损失函数，结合远程监督学习和无监督学习的手段来训练模型，采用正样本训练发电机组典型设备运维知识提取模型，使其学习正样本中蕴含的特征向量，并将负样本数据分离至潜在空间。最后，利用该模型对发电机组典型设备运维知识进行实体‑关系联合抽取，得到运维知识中包含的实体对与相对应的关系。

主权项：1.一种基于对比示例学习框架的发电机组典型设备运维知识智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在发电机组典型设备大规模运维文本的基础上，采用数据增强策略对运维文本进行处理，设计运维文本正样本和负样本的生成策略，提高实体关系抽取模型信息提取的准确性和快速性；S2、根据S1生成的运维文本正样本和负样本，采用编码器从样本数据中提取文本特征向量；S3、结合步骤S2提取的特征向量，结合PRGCPotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction，基于潜在关系和全局对应的联合关系三元组提取与对比学习，将运维文本的特征映射至对比损失空间，构建发电机组典型设备运维知识提取模型；S4、基于S3构建的发电机组典型设备运维知识提取模型，设置相应的损失函数，采用正样本训练发电机组典型设备运维知识提取模型，使其学习正样本中蕴含的特征向量，并将负样本数据分离至潜在空间；S5、采用S4训练得到的模型，对发电机组典型设备运维知识进行实体-关系联合抽取，得到运维知识中包含的实体对与相应的关系。

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