一种面向汽车发动机故障诊断的命名实体识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910802054.2
IPC分类号：G06F40/284;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-08-28
申请人：
昆明理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种面向汽车发动机故障诊断的命名实体识别方法
申请号	CN201910802054.2	申请日期	2019-08-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-17	公开/公告号	CN110705272A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/284	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;8;4;;;G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	陈志成;刘孝保;阴艳超;陆宏彪
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种面向汽车发动机故障诊断的命名实体识别方法，包括步骤1：建立汽车发动机故障诊断命名实体识别文本语料库；步骤2：对语料库进行预处理；步骤3：对预处理后的文本数据进行分布式表示，通过BERT语言模型得到文本预训练“词+词性”向量；步骤4：将得到的文本预训练“词+词性”向量输入到BiLstm神经网络中进行文本特征提取；步骤5：在BiLstm神经网络后引入Attention机制捕捉文本特征中较为重要的部分；步骤6：结合CRF模型，得到汽车发动机故障诊断命名实体识别的最优标注序列。本发明解决了现有方法中缺少汽车发动机故障诊断相关的数据集，知识实体句法特征明显，知识实体内部存在大量修饰词干扰，实体全文标签不一致，从而使得命名实体识别结果准确率低的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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