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题名煤矿装备维护知识图谱构建及应用
被引量：13
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作者
曹现刚
张梦园
雷卓
段欣宇
陈瑞昊
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机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第3期41-45,共5页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51834006)
国家自然科学基金资助项目(51875451)。
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文摘
利用大数据管理系统对煤矿装备维护信息进行管理缺乏对煤矿装备维护知识的表示能力,没有形成相对完整的煤矿装备维护知识管理体系,无法实现知识挖掘及知识间关系链接,导致大量具有深度挖掘价值的信息不能得到有效利用。针对上述问题,构建了煤矿装备维护知识图谱。首先通过定义煤矿装备维护的关键概念、关系及属性,进行基于本体的知识建模;然后从结构化、半结构化和非结构化数据源中获取知识,通过命名实体识别、关系抽取及事件抽取完成煤矿装备维护知识抽取;最后利用图数据库Neo4j存储煤矿装备维护知识,形成煤矿装备维护知识图谱。煤矿装备维护知识图谱在智能语义搜索、智能问答及可视化决策支持等方面的应用可提高煤矿装备维护知识管理效率,为煤矿装备智能化动态管理的实现提供有力支持。
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关键词
煤矿装备维护
知识图谱
知识建模
知识抽取
知识存储
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Keywords
coal mine equipment maintenance
knowledge graph
knowledge modeling
knowledge extraction
knowledge storage
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分类号
TD421
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于BERT的煤矿装备维护知识命名实体识别研究
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作者
曹现刚
吴可昕
张梦园
段雍
李鹏飞
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机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
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出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第9期103-108,共6页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(51834006)
国家自然科学基金面上项目(51875451)。
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文摘
为解决煤矿装备维护知识中语义复杂、实体识别困难的问题,以自建的煤矿装备维护知识语料库为研究对象,提出一种基于BERT的煤矿装备维护知识命名实体识别方法。利用BERT获取词的语义、归属及位置信息,增强词向量的语义表征能力;然后将词向量序列输入BiLSTM层,获取上下文信息并提取长距离特征;最后利用CRF对序列标记进行合法性约束;并对模型进行超参数优化,减少特征损失并提高学习效率。实验结果表明:所提方法准确率、召回率和F1值显著提升,分别达到90.32%、93.82%、91.54%,证明该模型有效改善了煤矿装备维护实体中一词多义及重叠实体识别困难问题。
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关键词
煤矿装备维护
命名实体识别
一词多义
重叠实体
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Keywords
Coal mine equipment maintenance
Named entity recognition
Polysemy
Overlapping entity
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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