期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
XIE Yu-xi;YANG Jiang-ping;SUN Zhi-jian;LI Yi-yuan;HU Xin(Air Force Early Warning Academy,Hubei Wuhan 430019,China;PLA,No.93498 Troop,Hebei Shijiazhuang 050000,China)
机构地区:[1]空军预警学院,湖北武汉430014 [2]中国人民解放军93498部队,河北石家庄050000
年 份:2022
卷 号:50
期 号:5
起止页码:114-121
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、ZGKJHX、核心刊
摘 要:对雷达装备故障原因文本的分析,有助于定位故障部位,便于装备维修,分析装备性能。利用知识图谱技术对雷达故障原因文本进行知识抽取、表示和管理,可有效提升文本的利用效率,快速定位故障部位,及时分析装备性能。在总结了雷达装备故障原因文本特点基础上,运用模式层和数据层相结合的方法构建了雷达装备故障原因知识图谱。自顶向下定义知识图谱的组织架构、概念类型和概念间关系,形成知识图谱的模式层;针对文本特性,自底向上构建知识图谱的数据层:为解决样本量较小和识别由复合词组成的实体的问题,运用Att-ALBERT-BiGRU-CRF模型进行了实体命名识别;运用ALBERT-BiGRU-Att模型进行关系抽取。实验证明了上述抽取方法的有效性,将抽取出的实体与关系构建了雷达装备故障原因领域知识图谱。
关 键 词:雷达故障原因文本 命名实体识别 ALBERT 关系抽取 知识图谱
分 类 号:TJ760] TN956]
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