基于领域BERT的故障文本命名实体识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于领域BERT的故障文本命名实体识别装置及方法，属于命名实体识别领域，包括：处理器和存储器，在存储器中存储模型程序，当模型程序被处理器加载时运行基于领域BERT的故障文本命名实体识别，具体包括字符表示层模块、序列建模层模块和标签推理层模块。本发明专利技术提高了故障文本数据中实体识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及命名实体识别领域，更为具体的，涉及一种基于领域bert的故障文本命名实体识别装置及方法。

技术介绍

1、鉴于电子信息装备维修工作的复杂性、高度经验依赖性以及先进故障诊断工具的缺乏，当前面临着诸多难点和痛点。企业和用户对故障快速解决的迫切需求，进一步凸显了现有维修体系的局限性。在国内，虽然故障诊断技术已取得了长足发展，但关于利用知识图谱进行故障诊断的研究仍相对匮乏。通过构建维修工艺知识图谱，将传统的维修经验与现代的信息技术手段相结合，推动电子装备维修业务的数字化转型。这不仅有助于提升维修工作的智能化水平，还能为企业和用户带来更加高效、便捷的维修服务体验。其中构建维修工艺故障知识图谱核心技术之一便是命名实体识别技术，由于电子信息装备故障文本专业性强，以及常含重复字符组合，字符种类少，导致字符向量在高维空间稀疏问题，造成故障文本中实体识别的准确性不高。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于领域bert的故障文本命名实体识别装置及方法，提高了故障文本数据中实体识别的准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于领域BERT的故障文本命名实体识别装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，在存储器中存储模型程序，当模型程序被处理器加载时运行基于领域BERT的故障文本命名实体识别，具体包括字符表示层模块、序列建模层模块和标签推理层模块；

2.根据权利要求1所述的基于领域BERT的故障文本命名实体识别装置，其特征在于，还包括：训练数据输入模块，训练数据输入模块中在进行词向量嵌入之前，先对文本进行分词处理，以使DBERT模型的输入为分词后的文本令牌，每个令牌通过DBERT模型生成相应的嵌入向量，这些向量捕捉了令牌在其上下文中的语义信息；

3.根据权利要求2所述的基于领域...

【技术特征摘要】

1.一种基于领域bert的故障文本命名实体识别装置，其特征在于，包括：处理器和存储器，在存储器中存储模型程序，当模型程序被处理器加载时运行基于领域bert的故障文本命名实体识别，具体包括字符表示层模块、序列建模层模块和标签推理层模块；

2.根据权利要求1所述的基于领域bert的故障文本命名实体识别装置，其特征在于，还包括：训练数据输入模块，训练数据输入模块中在进行词向量嵌入之前，先对文本进行分词处理，以使dbert模型的输入为分词后的文本令牌，每个令牌通过dbert模型生成相应的嵌入向量，这些向量捕捉了令牌在其上下文中的语义信息；

3.根据权利要求2所述的基于领域bert的故障文本命名实体识别装置，其特征在于，将单个字符作为分隔标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈新，欧晶鑫，李书恒，张郭勇，赖复尧，黄勇，王燕君，徐豪，张涛，吴元杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：