[发明专利]一种将设备故障语句描述转换为知识图谱表达的方法

说明书

本发明提供一种将设备故障语句描述转换为知识图谱表达的方法。所述方法包括：(一)、构建词典，包括构建设备及组件词典、状态词词典、程度词词典、同义词词典，还包括构建关系词典；(二)、构建用于知识图谱转换的句型模板表；(三)、将供检索用的设备维修知识库中的历史故障现象描述进行分词、同义置换；(四)、根据步骤(三)所得故障现象描述的句型在句型模板表中找到相匹配的句型模板格式、语义片段、扩展语义片段；(五)、词典扩展。该方法将设备故障语句描述转换为一个或多个最小化语义结构的知识图谱，同时模块化、标准化，能更清晰地表达语义结构，适应于构建可方便高效精准检索的设备故障维修知识库。

技术领域

本发明涉及信息处理技术，具体涉及一种将设备故障语句描述转换为一个或多个最小化语义结构的知识图谱、模块化、标准化、方便高效精准检索的设备故障维修信息处理方法。

背景技术

智能制造是世界制造业发展的大趋势，是我国制造业紧跟世界先进制造业步伐、构筑竞争新优势的关键所在。在全面推进智能制造的进程中，将大数据、人工智能技术与设备运维深度融合，研究设备的智能运维是一个重要的方面。智能运维的核心是智能故障诊断和分析。

企业积累了大量设备维修历史记录，包括设备故障现象、故障原因和维修方案等信息。这些信息是企业的无形资产，汇聚了企业多方的专业沉淀和经验累积。这些维修记录大多采用自然语言描述，在运维期间由不同的报修人员、维修人员文字表达。由于人员的差异性、自然语言的丰富性，这种表达具有复杂的多样性，如同一故障现象可能会有很多种显著不同的表达方式。这就对计算机自动地去精准利用这些信息构成了障碍，以往积累的丰富的维修经验只能封存在历史维修记录中，无法充分发挥其应有的价值。

因此，如何最大化的利用这些大量的设备维修历史数据，从中挖掘出设备维修知识、构建设备维修知识库，对企业在后续运维中具有重要意义。

传统上采用基于关键词的直接搜索来利用设备维修历史记录；还有就是各种利用人工或自动聚类分类技术来应用设备维修记录；最近的技术方案是将设备的故障记录表示为“设备、及该监控数据的采样时间、及设备监控特征的集合、及故障判别结果、及处理结果或维护策略、及处理所花费的代价”的形式，根据设备当前运行状态搜索与之最相近历史记录的维修处理方法。

现有设备维修知识库利用的不足如下：

1、使用自然语言描述的设备维修记录由于人员的差异性、自然语言的丰富性，这种表达具有复杂的多样性，如同一故障现象可能会有很多种显著不同的表达方式，传统基于关键词的直接搜索利用方法，查准率和查全率都很低；

2、各种自动聚类分类利用方法，缺少语义理解，效果也不令人满意；

3、依据设备当前运行状态数值来查找历史维修记录，不足有：

①少有从语义的角度分析、处理历史维修记录、构建设备维修知识库，没有充分发掘出设备维修历史数据应有的价值，②适用范围受到局限，该方案不能处理没有保存设备运行状态的历史维修记录，很多设备的维修都是由保修人员用自然语言对设备故障现象进行描述的，③可扩展性有限，该方案要求使用者了解每种设备的运行状态数值所表达的含义，才可以找到相近的历史维修记录。

发明内容

本发明的目的是为了构建一种标准化、语义化、知识化、方便高效利用的设备维修知识库，提供一种将设备故障语句描述转换为知识图谱表达的方法，该方法将设备故障语句描述转换为一个或多个最小化语义结构的知识图谱，同时模块化、标准化，能更清晰地表达语义结构，适应于构建可方便高效精准检索的设备故障维修知识库。

为了解决上述现有技术问题,本发明的技术方案是:

本发明一种将设备故障语句描述转换为知识图谱表达的方法，所述方法包括：