一种基于自然语言处理的核电厂相似设备智能匹配方法

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于自然语言处理的核电厂相似设备智能匹配方法。包括如下步骤：针对每台核电设备收集相关信息并进行分段；构建并训练CBOW模型；构建GCL模型；将原图和增强图多批次输入到构建的GCL模型中；根据输出的图表示计算对比损失，由同一个图增强出来的图结构的表示相互靠近，不同的图增强出来的图结构的表示相互远离，反向传播更新模型参数；根据模型学习到的设备嵌入，利用余弦相似度计算两两设备之间的相似程度，作为最终相似设备匹配的结果。有益效果在于：本发明提出一种全新的Eq2vec方法，引入图注意力GAT与关键特征拼接技术以创新图对比学习方法GCL进行智能相似设备匹配的技术方案，成本更低、速度更快、精度更高。