[发明专利]一种航空发动机故障模式提取方法在审
申请号: | 202210998959.3 | 申请日: | 2022-08-19 |
公开(公告)号: | CN115422935A | 公开(公告)日: | 2022-12-02 |
发明(设计)人: | 牛鹏超;陈运文;文辉;纪达麒;冯佳妮;代申;于敬 | 申请(专利权)人: | 达而观信息科技(上海)有限公司 |
主分类号: | G06F40/295 | 分类号: | G06F40/295;G06F40/117;G06F40/289;G06N5/02;G06N5/04;G06N3/04 |
代理公司: | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人: | 周涛 |
地址: | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 航空发动机 故障 模式 提取 方法 | ||
本发明公开了一种航空发动机故障模式提取方法,包括如下步骤:(1)对故障模式进行基于论元的拆分,通过论元的组合形成故障模式的事件模板;(2)定义事件抽取schema,并根据所述事件抽取schema对故障描述文档进行实体标注和故障模式标注;(3)搭建事件抽取模型,通过步骤(2)中所标注的数据生成训练语料,将所述训练语料输入所述事件抽取模型中进行训练;(4)通过训练后的事件抽取模型从故障描述文档中分别抽取出各论元和整体的故障模式;(5)将抽取出的各论元按照步骤(1)中的事件模板组合成故障模式。本发明通过对故障模式进行分解,将复杂的命名实体识别任务转换为事件的论元抽取任务,大为简化。
技术领域
本发明属于自然语言处理领域,具体涉及一种航空发动机故障模式提取方法。
背景技术
航空发动机具有复杂的机械构造,在使用过程中难免会发生故障。在航空发动机发生故障时,如何快速高效地定位故障并给出修理建议一直是困扰相关研究人员的一大难题。
随着自然语言处理技术的高速发展,越来越多的研究人员将其应用到航空发动机故障模式抽取中。目前较为主流的方法有两种:1、建立航空发动机知识库来辅助故障模式抽取;2、将航空发动机故障模式的抽取转换成一个实体抽取的任务,通过不断优化模型来提高故障模式抽取的效果。这两种方法更多的是从技术角度去考虑问题,而忽视了航空发动机的故障模式和故障类文档本身的特点。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中存在的不足,在深度理解大量航空发动机文档特征后,通过对文档的分析发现航空发动机的故障模式存在一些内在的规律,对这些规律进行总结,并将其应用于模型中,以此来提高航空发动机故障模式的抽取效果,并获取到故障模式之间的因果关系,当故障发生时,可以给出引起当前故障的原因。
为实现上述发明目的,本发明提供一种航空发动机故障模式提取方法,包括如下步骤:(1)对故障模式进行基于论元的拆分,通过论元的组合形成故障模式的事件模板;(2)定义事件抽取schema,并根据所述事件抽取schema对故障描述文档进行实体标注和故障模式标注;(3)搭建事件抽取模型,通过步骤(2)中所标注的数据生成训练语料,将所述训练语料输入所述事件抽取模型中进行训练;(4)通过训练后的事件抽取模型从故障描述文档中分别抽取出各论元和整体的故障模式;(5)将抽取出的各论元按照步骤(1)中的事件模板组合成故障模式。
进一步地,所述步骤(5)后面还通过知识推理模型的规则推理得到两个不同故障模式之间的因果关系。
进一步地,所述知识推理模型采用的推理规则为两个不同故障模式之间的上下文连接词。
进一步地,所述上下文连接词为表原因的触发词或表结果的触发词。
进一步地,依据步骤(1)中所述的事件抽取schema对步骤(4)中所述的整体故障模式进行校对,舍弃不符合该事件抽取schema的整体故障模式。
进一步地,步骤(1)中所述基于论元的拆分为将故障模式拆分成单元、表征信号和故障信号三部分论元。
进一步地,步骤(1)中所述事件模板包括以下两种:单元+表征信号+故障信号、单元+故障信号。
进一步地,步骤(3)中所述事件抽取模型为NER模型。
进一步地,论元抽取和故障模式抽取采用不同的NER模型,其中用于论元抽取的NER模型由实体标注数据进行训练,用于故障模式抽取的NER模型由故障模式标注数据进行训练。
进一步地,通过微平均值F1评价所述用于论元抽取的NER模型及所述用于故障模式抽取的NER模型的抽取效果。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
1、通过对故障模式进行分解,将复杂的命名实体识别任务转换为事件的论元抽取任务,大为简化。
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