一种基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法及系统，涉及炼钢技术领域，包括：获取炼钢设备故障文本数据；对所述炼钢设备故障文本数据进行预处理，得到目标文本；通过实体抽取模型确定所述目标文本中的领域实体，通过关系抽取模型确定所述领域实体间的关系，经过知识加工形成领域语义网路数据；将所述领域语义网路数据存储至图数据库中，形成炼钢设备故障知识库。本发明专利技术借助深度学习技术从非结构化的故障记录数据中抽取出具有实际意义的知识三元组并构建知识管理应用系统，实现了从数据采集到知识应用的自动化构建。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及炼钢，特别是涉及一种基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法。

技术介绍

1、炼钢领域存在海量的非结构化数据，例如：故障案例、设备文件和工作日志等，这些数据蕴含着极为重要的炼钢工艺知识。但在实际生产中，由于数据来源和内容形式的问题，车间存储的历史数据、生产知识和以及结构化数据并不能得到有效共享和重用，数据多次使用甚至二次使用率很低，工艺知识管理和重用成为了企业智能升级的一大难题。

2、专利(cn101957942a，一种应用于钢厂的事故预案专家系统)设计了一种钢厂事故案例预测的专家系统，通过已有数据库和领域专家经验搜集相关专业知识，然后借助推理规则和解释程序为生产中的实际故障提供解决方案和技术说明，提高生产故障处理速度。专利(cn113408642a，基于知识库专家规则的故障触发匹配方法、系统和介质)公开了一种可用于判断设备故障响应的知识库匹配方法，将目标专家规则对应指标和规则触发条件作为故障响应触发条件集，检验真实指标数据是否满足触发设备故障响应的预测要求，满足规则要求后，触发规则响应，采用本专利技术可以避免单个监测点的误触问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述炼钢设备故障文本数据包括工作日志和设备故障信息记录表。

3.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述对炼钢设备故障文本数据进行预处理，得到目标文本包括：

4.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述实体抽取模型包括IDCNN层、BiLSTM层和CRF层。

5.根据权利要求4所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述炼钢设备故障文本数据包括工作日志和设备故障信息记录表。

3.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述对炼钢设备故障文本数据进行预处理，得到目标文本包括：

4.根据权利要求1所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述实体抽取模型包括idcnn层、bilstm层和crf层。

5.根据权利要求4所述的基于知识抽取的炼钢设备故障知识库构建方法，其特征在于：所述idcnn层的计算公式如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：费鸿，程鑫祥，
申请(专利权)人：南京钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：