电力设备缺陷文本智能检索

随着能源和智能电网的发展,电力设备状态已成为电力系统稳定运行的重要支柱。然而,越来越多的人们开始关注缺陷报告的实时性和对大量设备缺陷信息的判断的准确性。因此本课题依靠文本挖掘技术,基于电力设备的缺陷数据,设计了电力设备缺陷模型。它结合了BERT和BiLSTM-CRF模型进行知识提取,构建了设备缺陷知识库。通过该模型,可以准确地实现缺陷知识的提取和融合。最后,根据获得的缺陷相关实体,实现了基于Neo4j数据库的关系图构建的知识存储和可视化,有效地提高了维修人员的缺陷搜索速度和工作效率。

自动词语简化方法综述

自动词语简化是用简单、同等意义的词语替代句子中复杂词的过程,是文本简化中的一个重要研究方向。随着自然语言处理技术的快速发展,词语简化方法也在不断更新与变化。该文对词语简化方法的相关研究进行了梳理,先对词语简化的整体框架进行解释,然后将词语简化方法总结为语言数据库、自动规则、词嵌入模型、混合模型和预处理语言模型。接着对汉语词语简化研究所面临的难点进行论述。最后,对词语简化方法的发展方向进行了展望和总结。