【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统
本专利技术涉及设备故障维修领域、语音识别领域与自然语言处理领域，具体涉及到一种基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统。
技术介绍
基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统。基于相关工业设备维修专业领域专家经验知识建设知识图谱，运用语音识别技术、自然语言处理技术对用户查询意图进行解析，通过查询知识图谱给出相关故障维修意见。通用型的问答系统一般是需要通过大量的语料库作为基础，实现简短的对话问答。这样的系统往往用于娱乐领域，用于工业故障维修领域较少，且系统往往难以提取用户问话中的精确含义，不能准确的分析用户的意图。其次工业故障维修关联领域较广，问答系统只能够根据用户所提问题，在传统的知识库中查询问句的关键词，从而定位答案的位置。本问答系统提出了基于知识图谱的工业故障维修问答系统，能适应不断提高的用户需求。是一种新型的，能够给予更好的用户体验的问答系统，为用户提供专业工业故障维修方案，保障设备稳定运行。
技术实现思路
为解决现有技术中的缺点和不足，本专利技...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统，其特征在于，知识获取模块、知识图谱构建模块、语音识别模块、语义分析模块，知识图谱查询模块包括以下步骤：/n步骤(1)、在知识获取模块，通过人工录入和互联网收集的方式获取与故障诊断维修相关的专家经验知识。经过清洗、筛选、和特征提取，形成有效的故障维修相关信息；/n步骤(2)、在知识图谱构建模块，通过对预处理后的工业设备维修相关知识基于依据依存关系进行实体关系抽取，即从文本内容中识别出实体，进而抽取实体间的语义关系，以及基于模式匹配算法与SVM算法组合使用进行事件抽取，从文本等非结构化信息中抽取出特定的故障维修模式，并结构化呈现；...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统，其特征在于，知识获取模块、知识图谱构建模块、语音识别模块、语义分析模块，知识图谱查询模块包括以下步骤：
步骤(1)、在知识获取模块，通过人工录入和互联网收集的方式获取与故障诊断维修相关的专家经验知识。经过清洗、筛选、和特征提取，形成有效的故障维修相关信息；
步骤(2)、在知识图谱构建模块，通过对预处理后的工业设备维修相关知识基于依据依存关系进行实体关系抽取，即从文本内容中识别出实体，进而抽取实体间的语义关系，以及基于模式匹配算法与SVM算法组合使用进行事件抽取，从文本等非结构化信息中抽...
【专利技术属性】
技术研发人员：于强，张卫山，耿祖琨，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37
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