【摘 要】
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随着智能电网建设的全面展开，产生了大量的与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本，蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息，是电力领域的研究热点。但缺陷文本存在着体量大、多源异构和内容杂乱冗余的问题，目前缺乏对其进行高效整合利用的方法。针对以上问题，该文基于BERT（bidirectional encoder representation from transformers）模型对命名实体抽取技术
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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南方电网公司科技项目（036100KK52200021 （GDKJXM20200443））；
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随着智能电网建设的全面展开，产生了大量的与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本，蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息，是电力领域的研究热点。但缺陷文本存在着体量大、多源异构和内容杂乱冗余的问题，目前缺乏对其进行高效整合利用的方法。针对以上问题，该文基于BERT（bidirectional encoder representation from transformers）模型对命名实体抽取技术展开研究。一方面，增加了双向长短期记忆（bi-directional long short-term memory， Bi-LSTM）层进一步提取文本语义信息；另一方面，采用条件随机场（conditional random field，CRF）替换了BERT的输出层，克服了预测标签的局部最优问题。最后融合以上两种策略提出了改进BERT算法，即将BERT与双向长短记忆网络和条件随机场相结合，实现了缺陷文本的命名实体抽取。实验结果表明，改进BERT算法在7类实体上均取得了较高的F1值。与BERT相比，实体抽取的总体精确度和召回率分别提升了0.94%和0.95%。
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