本发明涉及自然语言处理和知识工程领域，特别是涉及一种设备维修语料智能处理与知识抽取方法。
背景技术：
1、设备维修是制造业和运维服务业中的一项常见而关键的工作。设备维修人员需要根据设备故障信息和维修知识，准确诊断故障原因，并采取正确的维修步骤和更换部件，确保设备的正常运转。传统的设备维修往往依赖人工经验积累，效率低下且难以保证维修质量。随着设备复杂程度的不断提高，亟需开发智能化的语料处理和知识管理技术，以辅助维修人员高效完成诊断和维修任务。
2、近年来，一些学者和企业尝试将自然语言处理和机器学习等人工智能技术应用于设备维修领域。现有技术主要包括基于规则的信息抽取、监督学习的序列标注模型等。但这些方法大多局限于单一粒度的知识元素抽取(如实体或关系抽取)，难以同时获取多粒度知识信息。另外，现有的知识库构建方法缺乏对领域语义的深入理解，且主要基于统计规则或符号化方式构建，无法支持灵活的知识推理和解释。
3、由此可见，现有技术在处理设备维修语料和构建知识库时，仍然存在一些显著不足，主要包括：领域语义理解能力有限、知识抽取粒度单一、缺乏可解释性知识库以及智能应用场景较为单一等。针对这些问题，亟需提出一种创新的设备维修语料智能处理与知识抽取方法，以更好地支持设备维修的决策分析和智能应用。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种设备维修语料智能处理与知识抽取方法。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种设备维修语料智能处理与知识抽取方法，包括以下步骤：
3、(1)预处理设备维修原始语料，对所述语料进行分词、词性标注等标准化处理，并构建设备维修领域语料库，所述领域语料库包含所述设备维修领域的术语词汇和语义知识；
4、(2)从所述预处理后的语料中学习语义表示，并基于对比学习框架融合所述领域语料库中的领域术语词汇和语义知识，生成领域语义增强的语义表示；
5、(3)将所述语义表示输入基于序列到序列生成的神经网络模型，通过预定义的特殊标记从所述语义表示中同时生成并抽取多个粒度的设备维修知识信息，所述多粒度包括文本级知识、断句级知识和实体级知识；
6、(4)基于所抽取的多粒度知识信息，构建认知图谱知识库，所述认知图谱知识库支持基于图嵌入的知识推理和决策支持服务。
7、进一步地，步骤(2)中所述对比学习框架包括：构建正负样本对，其中正样本对为语义相似的语料对，负样本对为语义不相似的语料对；将所述领域语料库中的术语映射为预定义的语义向量，将概念映射为可调整的语义向量；最小化所述正负样本对的语义表示相似度之和的损失函数。
8、进一步地，所述基于序列到序列生成的神经网络模型采用transformer编码器-解码器架构，在解码过程中通过注意力机制融合上下文信息。
9、进一步地，所述解码器为指针生成网络，能够从源语料复制单词或生成新单词。
10、进一步地，所述多粒度知识抽取通过在解码过程中的特殊标记前缀进行指导，不同前缀对应不同粒度的知识元素。
11、进一步地，采用梯度衰减策略，通过对应标记的预测概率加权来控制不同粒度知识元素的生成质量和顺序。
12、进一步地，步骤(4)中所述认知图谱知识库的构建方法包括：从半结构化数据源中抽取三元组构建初始认知图谱；基于节点邻域结构和节点内容信息，训练节点和关系的图嵌入模型；设计隐变量模型，整合实体特征、上下文信息和图结构信息，生成融合多源异构知识的图嵌入表示。
13、进一步地，在所述认知图谱知识库中，通过相似度度量计算相似节点或路径，并开发基于注意力机制的解释模型，支持可解释的知识推理服务。
14、进一步地，所述决策支持服务包括：基于问答系统和所构建的知识库，进行交互式故障诊断和原因推断；结合抽取的维修步骤和经验，为设备生成个性化维修方案；对未来可能的故障风险进行评估，推荐预防性维护措施。
15、进一步地，所述方法应用于设备维修领域的智能语料处理、知识库构建及相关维修决策支持服务。
16、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
17、1、提高了对设备维修领域语义的理解能力通过预训练语言模型的领域继续预训练以及基于对比学习的语义增强策略，充分利用了领域专有术语和语义知识，显著提升了对设备维修领域语义的理解能力，为后续知识抽取和应用奠定了基础。
18、2、实现了高质量的多粒度知识并行抽取该发明提出的基于序列到序列生成的神经网络模型，通过标记指导和梯度衰减机制，可同时高效抽取文本级、断句级和实体级等不同粒度的知识信息，满足了设备维修决策的多样化需求。
19、3、构建了具有可解释性的认知图谱知识库基于认知图构建以及图嵌入技术，结合多源异构知识关联，构建了能够支持可解释性知识推理和决策服务的认知图谱知识库，显著提高了知识库的智能化水平。
20、4、拓展了设备维修智能应用场景依托构建的认知图谱知识库，结合多粒度知识抽取结果，开发了交互式故障诊断系统、个性化维修方案生成以及预防性维护决策等智能应用，极大拓展了设备维修领域的智能服务能力。
21、5、理论创新与应用价值兼备该发明融合了自然语言处理、机器学习、知识图谱等多项人工智能前沿技术，在语义增强、知识抽取、知识库构建等多个环节都有创新之处，具有重要的理论意义。同时紧密面向设备维修领域的实际需求，可显著提升设备维修的智能化水平，具有广阔的应用前景。
22、总的来说，本发明较现有技术有了重大突破，在理论创新和实际应用价值上都有卓越的表现，是设备维修与智能维护领域的一项重要技术进步。
1.一种设备维修语料智能处理与知识抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中所述对比学习框架包括：构建正负样本对，其中正样本对为语义相似的语料对，负样本对为语义不相似的语料对；将所述领域语料库中的术语映射为预定义的语义向量，将概念映射为可调整的语义向量；最小化所述正负样本对的语义表示相似度之和的损失函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于序列到序列生成的神经网络模型采用transformer编码器-解码器架构，在解码过程中通过注意力机制融合上下文信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述解码器为指针生成网络，能够从源语料复制单词或生成新单词。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多粒度知识抽取通过在解码过程中的特殊标记前缀进行指导，不同前缀对应不同粒度的知识元素。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用梯度衰减策略，通过对应标记的预测概率加权来控制不同粒度知识元素的生成质量和顺序。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中所述认知图谱知识库的构建方法包括：从半结构化数据源中抽取三元组构建初始认知图谱；基于节点邻域结构和节点内容信息，训练节点和关系的图嵌入模型；设计隐变量模型，整合实体特征、上下文信息和图结构信息，生成融合多源异构知识的图嵌入表示。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述认知图谱知识库中，通过相似度度量计算相似节点或路径，并开发基于注意力机制的解释模型，支持可解释的知识推理服务。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策支持服务包括：基于问答系统和所构建的知识库，进行交互式故障诊断和原因推断；结合抽取的维修步骤和经验，为设备生成个性化维修方案；对未来可能的故障风险进行评估，推荐预防性维护措施。
10.根据权利要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于设备维修领域的智能语料处理、知识库构建及相关维修决策支持服务。
