基于BERT和强化学习的电力系统语言理解预训练方法

本申请属于电力技术领域，涉及基于BERT和强化学习的电力系统语言理解预训练方法，本发明通过收集和预处理电力领域数据，为模型提供了专业语料基础；将电力专有词汇加入BERT模型并进行微调，提高了模型对领域术语的理解能力；构建电力系统知识图谱并嵌入模型中，增强了模型的领域知识表示；通过定义任务环境和应用强化学习，实现了模型在特定电力任务上的优化；这种方法充分利用了有限的领域资源，结合了预训练模型、知识图谱和强化学习的优势，有效提升了BERT模型在电力系统专业领域的语言理解能力，为解决专业领域自然语言处理问题提供了新的思路。