【摘 要】
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近年来,国内外核电企业陆续推动人工智能和核电大数据挖掘等创新技术在核电工业的应用。核电企业里,大型设备结构复杂且造价昂贵,在运维和检修方面需要耗费大量人力和物力,因此设备健康管理是核电企业最关注的领域。而核电基地长年积累了大量各类业务文档,这些文档中蕴藏着设备相关知识,以及文档涉及缺陷、原因和纠正等设备运维内容,构成了核电设备领域内的多价值链空间,但目前还没有得到充分的整合,各类文档之间呈现数据孤
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近年来,国内外核电企业陆续推动人工智能和核电大数据挖掘等创新技术在核电工业的应用。核电企业里,大型设备结构复杂且造价昂贵,在运维和检修方面需要耗费大量人力和物力,因此设备健康管理是核电企业最关注的领域。而核电基地长年积累了大量各类业务文档,这些文档中蕴藏着设备相关知识,以及文档涉及缺陷、原因和纠正等设备运维内容,构成了核电设备领域内的多价值链空间,但目前还没有得到充分的整合,各类文档之间呈现数据孤岛状态。为了更好地融合各类文档数据空间,本文研究了面向设备文本的知识抽取技术,从各类文档中抽取出设备相关知识,构建成为“设备-各类文档-涉及运维业务”的完整知识图谱,并基于此图谱设计一款网页应用系统,帮助核电人员对于各类原先跨业务系统的、呈现数据隔离状态的设备文档进行全面的智能检索和知识管理,具有实际的工程应用价值。本文首先针对各类设备文档中的自由长文本,进行文本预处理和向量化技术研究。预处理过程中,研究并构建了最大前/后向算法实现文本分词,然后去停用词;在此基础上,分别研究并构建了基于简单词袋、基于TF-IDF和基于Word2Vec三种词向量化模型,对设备文本知识进行向量化表示。对比实验结果发现,基于Word2Vec的向量化模型,其F1-Score最高且达到92.23%,为后续知识抽取提供了高质量的词向量表示。接着,本文进行了面向核电设备文本的知识抽取技术研究。根据各类文档共有的实体和关系类别,分别研究并构建了基于CRF、基于Bi-LSTM和基于Bi-LSTM-CRF三种实体抽取模型,以及基于CNN和基于注意力机制的改进型CNN两种关系抽取模型。实验结果表明,本文训练的Bi-LSTM-CRF实体抽取模型的F1-Score最高且达到91.38%,基于注意力机制的改进型CNN关系抽取模型的F1-Score最高且达到89.70%,取得了较好的文本知识抽取效果。再接着,本文基于规则的方法对文档其余结构化数据进行提取,融合前述实体和关系抽取的结果,构建成为“设备-文档-运维业务”的完整设备知识图谱,并存储在Neo4j图数据库中。最后,结合以上两项研究成果,本文设计并开发了一种集知识查询可视化、语义搜索、知识图谱扩充、知识图谱查询、文档数据维护和系统管理等多种功能服务于一体的设备健康管理系统。该系统面向核电设备运维工人和设备专家提供服务,实现了面向各类设备文档的知识图谱构建及其知识应用服务。通过测试,该系统的功能和浏览器兼容性均符合核电企业的工程需求。
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