基于知识图谱的电力物资检测辅助优化方法

电力物资检测业务累积数据的多源异构特性导致难以高效分析挖掘,传统物资检测手段过程繁琐,增加成本和工作量。针对电力物资中二次设备检测流程冗长、效率低的问题,选取命名实体识别与知识图谱技术结合的知识抽取、转化及应用方案,提出引入BERT预训练模型的改进方法抽取二次设备缺陷文本信息,结合知识图谱技术实现跨领域异构电力物资知识的表示与融合建模。最终搭建二次设备检测智能推荐系统,基于知识图谱与关联分析推理给出检测方案建议,实现了同业务需求下对电力二次设备检测流程的精简优化。