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龙图腾网恭喜金风科技股份有限公司申请的专利风电故障信息抽取方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113971401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010727765.0，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权风电故障信息抽取方法和装置是由历莹;宋建军;田亨设计研发完成，并于2020-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电故障信息抽取方法和装置在说明书摘要公布了：提供一种风电故障信息抽取方法和装置，该风电故障信息抽取方法包括：获取关于风电故障的文本数据；对所获取的文本数据进行实体名词抽取处理；基于所获取的文本数据以及实体名词抽取处理结果，确定所述文本数据的第一抽取信息和第二抽取信息，其中，第一抽取信息用于表征发生故障的故障点，第二抽取信息用于表征针对故障点的故障相关描述。采用本发明示例性实施例的风电故障信息抽取方法和装置，有效提高了风电行业文本挖掘效果。

本发明授权风电故障信息抽取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种风电故障信息抽取方法，其特征在于，所述风电故障信息抽取方法包括：获取关于风电故障的文本数据；对所获取的文本数据进行实体名词抽取处理，其中，通过抽取处理获得的实体名词包括用于指示故障点的至少一个第一实体名词和用于故障描述的至少一个第二实体名词；基于所获取的文本数据以及实体名词抽取处理结果，确定所述文本数据的第一抽取信息和第二抽取信息，其中，第一抽取信息用于表征发生故障的故障点，第二抽取信息用于表征针对故障点的故障相关描述，其中，对所获取的文本数据进行实体名词抽取处理的步骤包括：基于命名实体识别NER算法来从所获取的文本数据中抽取实体名词，其中，所述命名实体识别NER算法基于从风电行业的语料库获取的关于风电故障的文本数据以及所标注的风电行业的自定义词性进行训练，其中，基于所获取的文本数据以及实体名词抽取处理结果，确定所述文本数据的第一抽取信息和第二抽取信息的步骤包括：基于上下文无关文法CFG算法，参照指示在风电领域中关于故障点的文本表达习惯的风电故障的文本特征，根据所获取的文本数据，基于所述至少一个第一实体名词进行拼接获得第一抽取信息；基于所述CFG算法，参照指示在风电领域中关于故障触发、故障原因、故障现象或故障处理的文本表达习惯的风电故障的文本特征，根据所获取的文本数据，基于所述至少一个第二实体名词进行拼接获得第二抽取信息，其中，通过以下方式之一获得第一抽取信息：将所述文本数据中位置相邻的两个第一实体名词进行拼接，获得第一抽取信息；将满足名词-连词-名词短语结构的两个第一实体名词以及位于所述两个第一实体名词之间的连词进行拼接，获得第一抽取信息，其中，通过以下方式之一获得第二抽取信息：将所述文本数据中位置相邻的两个第二实体名词进行拼接，获得第二抽取信息；将满足动词-实体名词短语结构的第二实体名词以及位于所述第二实体名词之前的动词进行拼接，获得第二抽取信息。

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