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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司
摘要：本发明涉及基于人工智能的电力向量知识库增强检索方法及系统，S1:获取电力文本数据并预处理；S2:基于文本分类模型，将预处理后的电力数据按类型自动分类存储；S3:构建电力系统的命名实体识别模型，以自动识别和提取实体，并基于实体获取关系，构建电力系统的知识图谱；S4:结合自监督学习和有监督学习，使用自监督学习方法在无标签数据上进行NLU模型预训练，然后基于标注后的数据集，进行有监督微调，得到优化后的NLU模型；S5:基于电力系统的知识图谱和优化后的NLU模型，构建智能问答系统；S6:结合电力系统领域知识和规则进行结果的筛选和初排序；并基于内容的排序和基于协同过滤的二次排序，得到最终的回答。本发明提高电力领域信息的检索效率和准确性。
主权项：1.一种基于人工智能的电力向量知识库增强检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取包含输电、配电、发电和电力设备管理的各类电力文本数据，去除噪声和冗余信息，将电力文本数据的格式统一和时间序列对齐；S2:基于文本分类模型，将预处理后的电力数据按类型自动分类存储；S3:构建电力系统的命名实体识别模型，以自动识别和提取实体，并基于实体获取关系，构建电力系统的知识图谱；S4:结合自监督学习和有监督学习，使用自监督学习方法在无标签数据上进行NLU模型预训练，然后基于标注后的数据集，进行有监督微调，得到优化后的NLU模型；S5:基于电力系统的知识图谱和优化后的NLU模型，构建智能问答系统；根据文本分类模型对用户输入进行分类，判断用户问题的类型，然后基于优化后的NLU模型解析用户输入，提取关键实体和关系，并生成查询语句，从知识图谱中获取回答；S6:结合电力系统领域知识和规则进行结果的筛选和初排序；并基于内容的排序和基于协同过滤的二次排序，以平衡冷热数据和提高推荐的准确性，得到最终的回答。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网信通亿力科技有限责任公司 基于人工智能的电力向量知识库增强检索方法及系统
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