基于迁移学习的电力设备缺陷知识抽取系统及方法

基于迁移学习的电力设备缺陷知识抽取系统及方法，本发明通过分析电力缺陷文本特点，将迁移学习引入模型设计，以提高数据预处理效率，解决数据获取难的问题；提出基于电力设备缺陷领域的BERT‑BAC‑PCNN知识抽取模型，实现电力设备缺陷文本的实体抽取和关系抽取，从而得到适用于电力知识图谱的三元组数据集。最后以某电力公司运维记录为例进行知识抽取实验。本发明知模型收敛速度快，在训练次数较少的情况下，达到较好的精准率，泛化能力强，对提升电力知识图谱的构建效率具有实际意义。