摘要
本公开提供了一种告警识别方法,可以应用于人工智能技术领域。该告警识别方法包括:获取告警信息,并对告警信息进行预处理,得到数值化的词向量文本,其中,词向量文本包括环境信息和告警描述;将词向量文本输入预先训练好的告警分类模型,并执行以下操作:根据词向量文本的前后语义关系,生成上下文向量,其中,上下文向量表征告警信息的全局语义信息;融合上下文向量、环境信息和告警描述对应的特征,并从融合后的特征中提取能够表征告警信息紧急程度的语义特征,以及语义特征对应的位置信息;根据语义特征和位置信息,预测告警信息的类别。本公开还提供了一种告警识别装置、设备、存储介质和程序产品。
技术关键词
语义特征
长短期记忆网络
文本
识别方法
通道注意力机制
关系
识别装置
历史告警
可视化界面
人工智能技术
计算机程序产品
处理器
数值
指令
模块
序列
可读存储介质
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DBSCAN聚类算法
识别方法
震源机制
指数
微地震监测系统
射频指纹识别方法
特征提取模块
样本
参数
表达式
模型训练方法
多尺度特征融合
装备
深度学习模型
非易失性存储介质
零知识证明协议
节点
数字水印技术
追溯方法
分布式监测