关键词:
飞机设备
故障诊断
数据增强
多尺度注意力
知识图谱
智能问答
摘要:
为更好地管理和利用民航飞机设备故障维修知识,提高飞机故障安全诊断的决策效率,提出融合数据增强和多尺度注意力机制的飞机设备故障知识图谱构建方法。首先,创建基于语义相似性的实体集构建模式,结合余弦相似度计算扩充数据样本。其次,采用多尺度注意力对BERT-BiLSTM-CRF模型进行优化改进,以提升知识抽取时局部和全局信息的关注度。最后,利用Neo4j图数据库搭建飞机设备故障知识图谱,并辅助开发智能问答系统用于决策推荐。研究结果表明:所提方法有效解决模型在小样本数据上的局限性,且故障文本知识抽取性能较基准模型显著提升,实体识别精确率、召回率和F 1分别达到92.59%,94.68%和93.62%,为搭建知识图谱提供可靠信息。研究结果可为实现飞机故障的高效诊断和预防飞机事故风险提供参考。