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结合Transformer注意力模型与多通道CNN的故障知识库实体识别技术优化研究
目录
结合Transformer注意力模型与多通道CNN的故障知识库实体识别技术优化研究（1）
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、相关技术研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
Transformer注意力模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
多通道CNN技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
三、故障知识库实体识别技术现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
故障知识库实体识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
当前实体识别技术的挑战与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
四、结合Transformer与多通道CNN的故障知识库实体识别技术优化研究
研究思路与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
技术整合方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
（1）数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
（2）模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
（3）模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
关键技术实现细节探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
（1）注意力机制在实体识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
（2）多通道CNN的特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
（3）模型并行化与优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
（1）实验数据对比结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
（2）模型性能评估指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
六、结合故障知识库的实体识别技术应用前景展望及挑战分析．．．．23
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
结合Transformer注意力模型与多通道CNN的故障知识库实体识别技术优化研究（2）
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.2相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.3研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.1古典机器学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.2Transformer注意力模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3CNN在文本分类中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
三、问题重述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.1现有方法的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.2需求与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
四、研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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