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公开(公告)号:CN119066195A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202410896596.1
申请日:2024-07-05
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明针对现有电力通信安全隐患风险等级的划分依赖人工经验导致对风险的判断和划分存在主观性和偏差,特别在大规模的复杂电力通信网络中,人工划分隐患风险等级耗时大且效率低,难以全面识别和考虑所有潜在的安全隐患风险因素,发明了一种基于知识图谱的电力通信安全隐患风险等级分类方法。首先,提出了基于BERT‑Lattice‑LSTM的电力隐患实体识别模型,通过融合字向量与词向量的方式,实现电力通信安全隐患领域专业词汇实体的边界划分。其次,根据电力通信安全隐患文本专业词汇多、句子比较长和复杂度高的特点,设计了基于语义关联的简化神经网络模型,将电力通信安全隐患长文本进行化简,并提出基于规则的电力通信安全隐患实体关系抽取方法,生成相应的电力通信安全隐患RDF(resource description framework)三元组数据模型。最后,设计了电力通信安全隐患的领域本体,建立了电力通信安全隐患知识图谱,提出了基于改进的TextCNN电力通信隐患风险等级分类模型,包含基于TransH的电力通信安全隐患知识图谱向量化表示层、基于TextCNN的电力通信隐患风险等级分类层两个部分,实现了电力通信安全隐患风险等级的自动划分。
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公开(公告)号:CN119128154A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411232854.2
申请日:2024-09-04
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 一种融合语义和句法信息的实体关系抽取方法属于语言处理技术领域。本发明通过学习句子中的信息,实现了语义和句法信息的融合,提升了实体间关系分类的准确性。本发明主要通过结合外部语法器与词向量信息,使用自注意力池化层的图卷积神经网络与残差收缩网络减少文本中噪声的影响,提升实体间长距离依赖。同时,使用插值预测的方式计算损失,完善BERT与图神经网络的交互。通过实验表明,本发明充分融合语义向量和句法结构信息,使得关系抽取效果相较于其他基准模型得到了显著提升,减轻了句子内实体间长距离关系识别率底及含有的噪声问题。
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公开(公告)号:CN219363820U
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202320945457.4
申请日:2023-04-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本实用新型公开了一种风光结合的稳定电解水制氢设备,主要涉及电解水制氢。包括安装筒和储水桶,所述安装筒的上表面固定连接有上盖,所述上盖的下表面固定连接有质子交换膜,所述上盖的下表面安装有阴极和阳极,所述阴极和阳极分别位于质子交换膜两侧,所述上盖的上表面固定连接有输水管,所述上盖借助输水管与储水桶固定连接,所述上盖的上表面固定连接有两个输送管,所述上盖借助两个输送管分别固定连接有储氢罐和储氧罐,所述储氢罐位于质子交换膜靠近阴极的一侧。本实用新型的有益效果在于:解决现有技术中存在常规的电解水制氢设备想要在户外使用需要携带移动电源,给电解水制氢设备的使用带来了不便的缺点。
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