一种联合收割机故障诊断高精度实体命名识别方法

联合收割机具有广泛的使用范围。作为一种机械化设备不可避免的会出现机械故障，为快速地找出相关故障实体，解决机械故障，提出一种联合收割机故障诊断高精度实体命名识别方法RP‑TEBC(RoBERTa‑wwm‑ext+PGD+Transformer‑Encoder+BiGRU+CRF)。RP‑TEBC使用动态编码的RoBERTa‑wwm‑ext预训练模型作为词嵌入层，利用自适应Transformer编码器层融合双向门控单元(BiGRU)作为上下文编码器，利用条件随机场(CRF)作为解码层，使用维特比算法找出最优的路径输出。同时，RP‑TEBC模型在词嵌入层中通过添加一些扰动，生成对抗样本，经过对模型不断的训练优化，可以提高模型整体的鲁棒性和泛化性能。结果表明，在构建的联合收割机故障领域命名实体识别数据集上，相比于传统的BERT+BiLSTM+CRF模型，该模型的准确率、召回率、F1值分别提高1.79％，1.01％，1.46％。