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发动机生产故障和售后维修报告中有大量动力总成和零部件故障信息. 本文将知识图谱引入柴油发动机故障领域, 设计发动机故障领域知识图谱构建的系统流程, 针对多源故障数据进行本体建模. 使用BERT和BiLSTM-CRF结合的实体识别框架, 挖掘故障数据中的专家知识. 提出实体相关性评价指标FF-IEF, 并基于知识图谱和贝叶斯网络进行故障诊断. 设计并开发EFKG原型系统, 共包含12534 个实体和408972 条三元组, 该系统提供知识抽取、可视化检索、辅助决策等功能, 有效提高信息检索和维修效率, 对知识图谱在发动机故障领域的应用具有一定指导意义. 相似文献
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