基于知识图谱的变电站动态故障分析
计算与语言
2025-02-26 v5
摘要
为应对从非结构化文本中识别变电站隐患的挑战，提出了一种新颖的动态分析方法。我们首先从非结构化文本中提取相关信息，然后利用基于 ElasticSearch 构建的灵活分布式搜索引擎处理数据。随后，采用隐马尔可夫模型对引擎内数据进行训练。集成 Viterbi 算法以解码隐藏状态序列，促进与隐患相关实体的分割与标注。最后一步是使用 Neo4j 图数据库动态创建知识图谱，可视化变电站中的隐患。通过某具体变电站的案例分析（文本记录中揭示了隐患）证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2311.13708,
title = {Dynamic Fault Analysis in Substations Based on Knowledge Graphs},
author = {Weiwei Li and Xing Liu and Wei Wang and Lu Chen and Sizhe Li and Hui Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13708},
year = {2025}
}