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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司;国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司
摘要：本发明公开了融合ALBERT与自注意力机制的继电告警信号知识联合抽取方法，包括以下步骤：S1、对于输入文本，输入到ALBERT预训练语言模型得到输入文本动态向量；S2、通过引入共享基础参数结构的BiLSTM神经网络，将ALBERT层得到的文本动态向量进行深度序列特征提取；S3、实体识别模块引入自注意力机制关注文本序列中词和词之间的注意力对序列标记结果的影响；S4、基于Multilevel‑Attention的继电保护告警信号关系抽取。本发明采用上述的融合ALBERT与自注意力机制的继电告警信号知识联合抽取方法，引入ALBERT模型对文本进行动态编码，BiLSTM作为共享参数层用于深度序列特征提取，实体识别和关系识别模块分别引入自注意力机制和多层自注意力机制加强对实体和关系的识别准确率。
主权项：1.融合ALBERT与自注意力机制的继电告警信号知识联合抽取方法，其特征在于：S1、对于输入文本，输入到ALBERT预训练语言模型得到输入文本动态向量；S2、通过引入共享基础参数结构的BiLSTM神经网络，将ALBERT层得到的文本动态向量进行深度序列特征提取；S3、实体识别模块引入自注意力机制关注文本序列中词和词之间的注意力对序列标记结果的影响；S4、基于Multilevel-Attention的继电保护告警信号关系抽取。
全文数据：
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