融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究.docxVIP

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2025-01-11 发布于广东
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融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究.docx

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融合图卷积网络和本体信息的电力通信网文档级关系抽取研究

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1图卷积网络在关系抽取中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2本体信息在关系抽取中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3电力通信网文档级关系抽取研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3融合图卷积网络和本体信息的模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3.1图卷积网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3.2本体信息融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实验与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3.3模型解释性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.1模型性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2本体信息对模型性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3融合策略的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.内容综述

在当前的信息技术快速发展背景下，电力通信网作为支撑电网运行的重要基础设施之一，其运维与管理面临着诸多挑战。随着大数据、人工智能等技术的应用，如何高效地从海量的文档中提取出具有价值的结构化信息成为了一个重要的研究课题。本研究旨在探讨一种新颖的方法来解决这一问题，该方法将融合图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）与领域特定的知识——本体信息（OntologyInformation），以实现电力通信网文档中的关系抽取。

首先，电力通信网文档通常包含大量的结构化和非结构化数据，包括但不限于设备配置信息、操作日志、故障报告等。这些文档蕴含着丰富的业务逻辑和知识，然而直接利用现有方法进行关系抽取往往难以捕捉到文档之间的深层次联系。为了克服这一难题，本文提出了一种结合GCN和本体信息的方法。GCN作为一种有效的图神经网络模型，能够处理复杂的关系结构，而本体信息则为文档间的相似性计算