一种基于知识图谱的电力通信安全隐患风险等级分类方法

本发明针对现有电力通信安全隐患风险等级的划分依赖人工经验导致对风险的判断和划分存在主观性和偏差，特别在大规模的复杂电力通信网络中，人工划分隐患风险等级耗时大且效率低，难以全面识别和考虑所有潜在的安全隐患风险因素，发明了一种基于知识图谱的电力通信安全隐患风险等级分类方法。首先，提出了基于BERT‑Lattice‑LSTM的电力隐患实体识别模型，通过融合字向量与词向量的方式，实现电力通信安全隐患领域专业词汇实体的边界划分。其次，根据电力通信安全隐患文本专业词汇多、句子比较长和复杂度高的特点，设计了基于语义关联的简化神经网络模型，将电力通信安全隐患长文本进行化简，并提出基于规则的电力通信安全隐患实体关系抽取方法，生成相应的电力通信安全隐患RDF(resource description framework)三元组数据模型。最后，设计了电力通信安全隐患的领域本体，建立了电力通信安全隐患知识图谱，提出了基于改进的TextCNN电力通信隐患风险等级分类模型，包含基于TransH的电力通信安全隐患知识图谱向量化表示层、基于TextCNN的电力通信隐患风险等级分类层两个部分，实现了电力通信安全隐患风险等级的自动划分。