基于知識(shí)增強(qiáng)的配電網(wǎng)運(yùn)行信息關(guān)系抽取方法

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摘  要： 知識(shí)圖譜可輔助現(xiàn)場(chǎng)人員處理配電網(wǎng)運(yùn)行過程中積累的海量異構(gòu)文本，挖掘高價(jià)值運(yùn)行信息。針對(duì)知識(shí)圖譜構(gòu)建需求人工標(biāo)注成本過高的問題，提出一種基于知識(shí)增強(qiáng)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取方法。利用GloVe編碼與Bi?GRU網(wǎng)絡(luò)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行語料庫(kù)的句包進(jìn)行向量表征；同時(shí)，新增外部知識(shí)增強(qiáng)模塊，通過Attention?GCN模型獲取編碼文本的句法結(jié)構(gòu)以及非線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)低成本的關(guān)系抽取，解決傳統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)督學(xué)習(xí)存在的長(zhǎng)尾分布及噪聲問題，提升關(guān)系抽取精度。（剩余10899字）