本發(fā)明涉及人工智能，具體地說，特別涉及一種知識(shí)蒸餾與語義解析相結(jié)合的設(shè)備檢修知識(shí)表示方法。

背景技術(shù)：

1、設(shè)備檢修是確保工業(yè)設(shè)備及相關(guān)系統(tǒng)正常安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。設(shè)備檢修知識(shí)庫是指收集和組織設(shè)備類型、故障模式、維修步驟等相關(guān)知識(shí)的知識(shí)系統(tǒng)。這種知識(shí)庫為維修人員提供及時(shí)、準(zhǔn)確的檢修知識(shí)支持，對(duì)于提高檢修效率、降低運(yùn)維成本、保障設(shè)備安全運(yùn)行具有重要意義。

2、現(xiàn)有的設(shè)備檢修知識(shí)庫主要通過人工編撰獲取知識(shí)，如維修手冊(cè)、操作指南等。這種方式存在知識(shí)來源單一、維護(hù)效率低下等弊端。另一些方法嘗試自動(dòng)抽取維修報(bào)告、論壇等非結(jié)構(gòu)化文本中的知識(shí)，但僅限于文本數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持。此外，現(xiàn)有知識(shí)庫多采用扁平化的知識(shí)組織形式，無法體現(xiàn)復(fù)雜的領(lǐng)域概念關(guān)系，知識(shí)查詢和利用效率較低。總體而言，傳統(tǒng)方法難以高效構(gòu)建全面、智能化的設(shè)備檢修知識(shí)庫。

3、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中知識(shí)獲取來源單一、知識(shí)表示形式單一、知識(shí)庫構(gòu)建效率低下、知識(shí)利用方式缺乏交互性和解釋性等問題，亟需一種能夠整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源、綜合語義分析和知識(shí)蒸餾技術(shù)、支持多模態(tài)知識(shí)融合、實(shí)現(xiàn)分層次知識(shí)組織及自然語言交互的智能化知識(shí)表示方法，以高效構(gòu)建可解釋、易用的設(shè)備檢修知識(shí)庫。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種知識(shí)蒸餾與語義解析相結(jié)合的設(shè)備檢修知識(shí)表示方法。所述技術(shù)方案如下：

2、一方面，提供了一種知識(shí)蒸餾與語義解析相結(jié)合的設(shè)備檢修知識(shí)表示方法，包括以下步驟：

3、從多個(gè)渠道采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括表格和列表，所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括自然語言文本，同時(shí)采集設(shè)備圖像和視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

5、使用自然語言處理技術(shù)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語義解析，提取實(shí)體和關(guān)系，構(gòu)建設(shè)備檢修領(lǐng)域本體；

6、將語義知識(shí)按照本體模式存儲(chǔ)到圖數(shù)據(jù)庫，形成語義知識(shí)圖譜；

7、使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析圖像和視頻數(shù)據(jù)，識(shí)別出設(shè)備部件、故障表現(xiàn)等視覺信息，與語義知識(shí)圖譜融合，構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)庫；

8、利用大型語言模型對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)蒸餾，生成知識(shí)要點(diǎn)集；

9、領(lǐng)域?qū)＜覍忛喼R(shí)要點(diǎn)，反饋給大型語言模型，指導(dǎo)下一輪蒸餾，形成迭代優(yōu)化閉環(huán)；

10、將優(yōu)化知識(shí)要點(diǎn)與語義知識(shí)圖譜融合，生成綜合知識(shí)庫；

11、根據(jù)領(lǐng)域本體，將綜合知識(shí)按維度組織，以屬性圖形式存儲(chǔ)于圖數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建多級(jí)索引；

12、構(gòu)建自然語言查詢接口，響應(yīng)用戶查詢，整合多種技術(shù)輸出相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)行自然語言生成呈現(xiàn)對(duì)話式解答，自動(dòng)生成問答對(duì)擴(kuò)充語料庫；

13、利用問答語料訓(xùn)練檢索式問答系統(tǒng)，提供自動(dòng)問答服務(wù)，與交互式查詢結(jié)果相結(jié)合給出綜合解答。

14、進(jìn)一步地，在對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。

15、進(jìn)一步地，所述視覺信息包括設(shè)備部件標(biāo)識(shí)、故障類型標(biāo)識(shí)和故障部位標(biāo)識(shí)。

16、進(jìn)一步地，所述語義解析利用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。

17、進(jìn)一步地，所述領(lǐng)域本體定義了設(shè)備類型、部件結(jié)構(gòu)、故障模式、維修步驟等概念及其關(guān)系。

18、進(jìn)一步地，所述綜合知識(shí)庫中知識(shí)按設(shè)備類型、故障模式、維修部件等維度組織，形成分層樹狀結(jié)構(gòu)。

19、進(jìn)一步地，所述自然語言查詢接口支持基于語義和上下文查詢，返回查詢相關(guān)知識(shí)要點(diǎn)、圖像和視頻等多模態(tài)內(nèi)容。

20、進(jìn)一步地，利用問答語料訓(xùn)練問答系統(tǒng)時(shí)，采用遷移學(xué)習(xí)對(duì)問答模型進(jìn)行微調(diào)，提高模型質(zhì)量。

21、進(jìn)一步地，所述自然語言生成基于生成式語言模型，結(jié)合模板和規(guī)則實(shí)現(xiàn)。

22、進(jìn)一步地，構(gòu)建視覺知識(shí)時(shí)采用目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。

23、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果是：

24、實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)源的智能整合本發(fā)明能夠融合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)、圖像視頻等多種數(shù)據(jù)源，通過語義解析、視覺理解和知識(shí)蒸餾等技術(shù)自動(dòng)提取知識(shí)，大幅提高了知識(shí)獲取效率，擴(kuò)展了知識(shí)來源范圍。

25、構(gòu)建了多模態(tài)、多維度的知識(shí)庫本發(fā)明將語義知識(shí)、視覺知識(shí)、蒸餾知識(shí)等異構(gòu)知識(shí)有機(jī)融合，形成了多模態(tài)知識(shí)庫。同時(shí)基于領(lǐng)域本體對(duì)知識(shí)進(jìn)行了分層次組織，呈現(xiàn)出豐富的多維度知識(shí)結(jié)構(gòu)，有利于全面描述檢修領(lǐng)域知識(shí)。

26、提升了知識(shí)表示和查詢的智能性本發(fā)明采用圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)知識(shí)，支持基于語義的關(guān)系查詢和推理。通過自然語言交互，用戶可以自然、高效地獲取所需知識(shí)，提升了知識(shí)利用的便捷性。

27、增強(qiáng)了知識(shí)解釋性本發(fā)明將語義解釋與知識(shí)要點(diǎn)解釋相結(jié)合，為查詢結(jié)果提供了豐富的解釋性支持，使知識(shí)更加透明和可解釋，提高了用戶對(duì)檢修知識(shí)的理解和信任度。

28、實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同的閉環(huán)優(yōu)化本發(fā)明引入了交互式知識(shí)蒸餾和主動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)制，人工反饋將持續(xù)指導(dǎo)模型迭代學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化知識(shí)質(zhì)量，真正實(shí)現(xiàn)了人機(jī)協(xié)同、知識(shí)進(jìn)化的閉環(huán)。

29、具備跨領(lǐng)域遷移的可擴(kuò)展性本發(fā)明提出的技術(shù)方案具有良好的通用性，通過調(diào)整本體模型和數(shù)據(jù)源，可快速遷移至其他領(lǐng)域的知識(shí)庫構(gòu)建，如醫(yī)療健康、法律判例等，展現(xiàn)了廣闊的應(yīng)用前景。

30、總之，本發(fā)明結(jié)合多種人工智能技術(shù)，突破了傳統(tǒng)知識(shí)庫構(gòu)建方法的瓶頸，有力提升了知識(shí)庫的智能化水平、知識(shí)表達(dá)能力和實(shí)用性，可為設(shè)備檢修及更多領(lǐng)域提供高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種知識(shí)蒸餾與語義解析相結(jié)合的設(shè)備檢修知識(shí)表示方法，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述視覺信息包括設(shè)備部件標(biāo)識(shí)、故障類型標(biāo)識(shí)和故障部位標(biāo)識(shí)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述語義解析利用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述領(lǐng)域本體定義了設(shè)備類型、部件結(jié)構(gòu)、故障模式、維修步驟的概念及其關(guān)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述綜合知識(shí)庫中知識(shí)按設(shè)備類型、故障模式、維修部件的維度組織，形成分層樹狀結(jié)構(gòu)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述自然語言查詢接口支持基于語義和上下文查詢，返回查詢相關(guān)知識(shí)要點(diǎn)、圖像和視頻的多模態(tài)內(nèi)容。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用問答語料訓(xùn)練問答系統(tǒng)時(shí)，采用遷移學(xué)習(xí)對(duì)問答模型進(jìn)行微調(diào)，提高模型質(zhì)量。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述自然語言生成基于生成式語言模型，結(jié)合模板和規(guī)則實(shí)現(xiàn)。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建視覺知識(shí)時(shí)采用目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種知識(shí)蒸餾與語義解析相結(jié)合的設(shè)備檢修知識(shí)表示方法。該方法采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)，使用自然語言處理技術(shù)構(gòu)建語義知識(shí)圖譜，使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)提取視覺知識(shí)并與語義知識(shí)融合形成多模態(tài)知識(shí)庫。利用大型語言模型對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行交互式知識(shí)蒸餾，生成優(yōu)化知識(shí)要點(diǎn)并與多模態(tài)知識(shí)庫融合，生成綜合知識(shí)庫。根據(jù)領(lǐng)域本體對(duì)知識(shí)進(jìn)行分層組織并存儲(chǔ)于圖數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建自然語言查詢接口，整合技術(shù)進(jìn)行智能解答并自動(dòng)生成問答語料訓(xùn)練，為用戶提供自動(dòng)問答服務(wù)。該發(fā)明實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)整合、多模態(tài)知識(shí)融合、分層知識(shí)組織、自然語言交互和人機(jī)協(xié)同優(yōu)化，可高效構(gòu)建智能化設(shè)備檢修知識(shí)庫。

技術(shù)研發(fā)人員：趙涵,王亞軍,毛志浩,王曉燕
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)能數(shù)智科技開發(fā)（北京）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/17