摘要
本发明涉及信息识别技术领域,特别涉及一种基于知识图谱的电力系统敏感词负面清单检测方法及系统。方法包括对待识别的电力系统敏感数据进行预处理,利用预训练好的深度学习模型对电力系统敏感数据进行敏感词的识别预测,得到敏感词数据;将预处理后得到的敏感数据单词序列输入知识图谱,得到图谱实体间的推理关系;依据推理关系和敏感词数据,判断电力系统敏感数据是否属于负面清单,若是则将该电力系统敏感数据打上负面清单标签,若否则将该电力系统敏感数据打上非负面清单标签。本发明结合知识图谱进行推理判定,能有效识别电力系统数据中的敏感词,极大减少负面清单的梳理工作所需的人力,提高检测准确性和效率,保障电力系统数据安全。
技术关键词
深度学习模型
判断电力系统
知识图谱框架
CRF模型
噪声信息
识别电力系统
信息识别技术
知识图谱推理
可读存储介质
标签
序列
保障电力系统
构建知识图谱
实体
构建训练集
关系
数据安全
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