【摘 要】
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针对电力设备运行和维护中所产生的大量碎片化、非系统性以及相关性不足设备缺陷文本，提出了一种电力设备缺陷文本识别模型。使用基于全词掩码的预训练模型（bidirectional encoder representation from transformers,BERT）替换基于随机掩码的BERT模型，提高了对电力词汇的理解力。使用双向长短期记忆网络（bidirectional long short-t
【基金项目】
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国网湖北省电力公司管理科技项目资助（5215H0220002）；
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针对电力设备运行和维护中所产生的大量碎片化、非系统性以及相关性不足设备缺陷文本，提出了一种电力设备缺陷文本识别模型。使用基于全词掩码的预训练模型（bidirectional encoder representation from transformers,BERT）替换基于随机掩码的BERT模型，提高了对电力词汇的理解力。使用双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory,BiLSTM）提高了模型捕获上下文信息的能力，并提高了模型的鲁棒性，引入注意力机制（Attention）可以更好地捕获电力设备缺陷实体之间的复杂依赖关系，从而进一步提升模型的表现。实验结果显示，该模型准确率、召回率、F1值分别为96.26%、96.94%、96.6%，在地点、缺陷内容和设备三种实体上的F1值均优于其他模型。
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