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一种基于知识图谱的工业设备故障维修问答系统

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本发明提出了一种基于知识图谱(Knowledge Graph)的工业设备故障维修问答系统，包括以下步骤：专家经验知识获取以及预处理消歧，并以此运用关系抽取算法以及事件抽取算法构建工业故障维修领域知识图谱；将深度神经网络与隐马尔可夫模型相结合构建语音识别模型，在提高普通话语音识别准确率的同时，训练多个地域的语音识别模型，实现对多种方言语音的精确解析。基于Fasttext意图识别算法等融合性自然语言处理技术对语音识别结果进行语义分析，精准识别客户语音查询意图，通过对知识图谱查询相关故障维修意见。

著录项

公开/公告号CN110717018A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-01-21

原文格式PDF
申请/专利权人中国石油大学(华东);
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申请/专利号CN201910302775.7
发明设计人于强;张卫山;耿祖琨;
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申请日2019-04-15
分类号
代理机构
代理人
地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
入库时间 2023-12-17 05:18:29

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法律状态
2020-01-21

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