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申请/专利权人：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
摘要：本发明公开了一种基于融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险评估方法，包括以下步骤：S1、数据准备与收集；S2、数据预处理；S3、通过预处理的数据构建二次作业风险知识图谱；S4、将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，采用TransD算法将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中；S5、利用ERNIE+CNN模型进行特征提取；S6、使用ERNIE+TextCNN形成融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险分级模型。本发明采用上述的一种基于融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险评估方法，在传统二次作业风险评估方法的基础上融合了二次作业风险知识图谱，采用ERNIE+CNN深度学习模型。
主权项：1.一种基于融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据准备与收集；从继电保护专业作业风险分级表、继电保护专业作业工序风险库以及二次作业综合查询表中导出相关文本信息；S2、数据预处理；数据预处理包括数据清洗、分词和词性标注和去除停用词；S3、通过预处理的数据构建二次作业风险知识图谱；S4、将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，以便于深度学习模型进行处理，采用TransD算法将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中；S5、利用ERNIE+CNN模型对步骤S1中的内容进行特征提取，提取出与二次作业风险相关的关键特征；S6、使用ERNIE+TextCNN形成融合知识图谱与ERNIE+CNN的风险分级模型。
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权利要求：
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