面向电网调度领域的实体识别技术

作     者：徐会芳 张中浩 谈元鹏 韩富佳 XU Huifang;ZHANG Zhonghao;TAN Yuanpeng;HAN Fujia

作者机构：中国电力科学研究院有限公司北京市100192 

基　　金：国家电网有限公司科技项目“知识图谱在电网故障处理中的应用关键技术研究”(SGJB0000TKJS1900099) 

出 版 物：《电力建设》 (Electric Power Construction)

年 卷 期：2021年第42卷第10期

页      码：71-77页

摘      要：近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术。实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量。针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特征与全局特征提取需求的算法结构,构建了基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-条件随机场(conditional random field,CRF)的电网调度领域实体识别模型。最后实验结果表明,所提方法识别准确率达到93.1%,F1值达到86.05%,能够有效支撑电网调度领域实体识别工作的开展。

主 题 词：实体识别 知识图谱 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 卷积神经网络(CNN) 条件随机场(CRF) 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.12204/j.issn.1000-7229.2021.10.008

馆 藏 号：203105058...