公开(公告)号：CN117291263A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311112572.4

申请日：2023-08-31

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 杨春雨 ,  曹博仕 ,  王鸿铨 ,  陈有鹏 ,  周林娜 ,  马磊 ,  王国庆 ,  刘晓敏 ,  张鑫

IPC: G06N5/02 ,  G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N5/04 ,  G06F16/43

Abstract: 本发明公开了一种带式输送机多模态故障知识图谱构建方法，首先进行本体构建并预定义实体关系，使用BIO数据标注格式对故障文本进行数据标注生成数据集，并利用Albert‑BiLSTM‑CRF模型对数据集进行实体抽取获得结构化的数据，结合预定义的实体关系构建带式输送机故障文本知识图谱，根据故障文本知识图谱中的实体信息从网页或开源图库获取故障相应的图片及图片url地址，然后构建故障图片知识图谱，最后将故障文本知识图谱和图片知识图谱进行合并得到多模态故障知识图谱。本发明通过故障信息检索、故障信息问答和故障因果关系全貌三种应用方式对故障现象或原因进行解析诊断，获得对应的故障处理方案，从而实现带式输送机的故障辅助诊断功能。

公开(公告)号：CN119849612A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510059543.9

申请日：2025-01-15

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周林娜 ,  王鸿铨 ,  杨春雨 ,  尚亚强 ,  马磊 ,  王国庆

IPC: G06N5/022 ,  G06F40/295 ,  G06N3/0455 ,  G06F40/284 ,  G06Q10/20 ,  G06F16/353

Abstract: 本发明提供了一种带式输送机故障辅助维护知识图谱构建方法，包含以下步骤：首先采集带式输送机故障文本数据；对采集的数据进行分析从而设计知识图谱模式以用于指导后续知识图谱的构建；利用BERT预训练模型对故障文本中的句子进行命名实体识别，获取句子中的所有实体；随后采用级联二分类标记框架抽取实体关系三元组，即通过主语标记器从实体中识别出所有可能的主语(头实体)，通过特定关系宾语标记器从实体中识别出在特定关系下与主语相关的宾语(尾实体)；最后通过得到的关系三元组完成带式输送机故障辅助维护知识图谱的构建。本发明基于预训练模型和联合学习方法构建知识图谱，能够实现带式输送机故障辅助维护功能。