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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基于人工智能的电力向量知识库增强检索方法及系统
申请号:CN202411453052
申请日期:2024-10-17
公开号:CN118964648B
公开日期:2025-01-17
类型:发明专利
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。
技术关键词
命名实体识别模型 文本分类模型 检索方法 BERT模型 电力系统 标记 Viterbi算法 关系分类器 智能问答系统 监督学习方法 模型预训练 图谱 内容排序 数据 矩阵 序列 电力设备管理
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