【摘 要】
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利用知识图谱辅助工业设备故障处置能够有效提升故障处置效率。针对工业设备故障领域实体标注主要依靠人力，耗时耗力的问题，提出一种基于外部知识库的设备故障处置实体半自动标注方法，利用爬取的设备资料和义原等外部知识实现了领域内实体半自动标注，节省了近一半的人工标注成本；针对现有实体抽取方法应用在工业设备故障处置领域实体类型和实体标签识别错误的问题，提出一种融入词性和词边界信息的设备故障处置实体抽取方法，该
【基金项目】
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科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2020AAA0109302）；
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利用知识图谱辅助工业设备故障处置能够有效提升故障处置效率。针对工业设备故障领域实体标注主要依靠人力，耗时耗力的问题，提出一种基于外部知识库的设备故障处置实体半自动标注方法，利用爬取的设备资料和义原等外部知识实现了领域内实体半自动标注，节省了近一半的人工标注成本；针对现有实体抽取方法应用在工业设备故障处置领域实体类型和实体标签识别错误的问题，提出一种融入词性和词边界信息的设备故障处置实体抽取方法，该方法在字嵌入时，在BERT预训练字向量的基础上融入了字所在词的词性信息和词边界信息等多源信息，获得比其他字嵌入方法更多的语义信息，结合BiLSTM和CRF构成本文实体抽取模型，在自建数据集上的实验结果表明本文模型识别性能相较于BERT-BiLSTM-CRF，F1值提升了3.8%，且在更少的迭代次数就获得较好的效果；在知识图谱应用上，提出一种多模态信息融合的设备故障处置方案推荐方法，该方法利用深度学习模型和传感器信息判断故障的发生，并基于知识图谱推荐维修人员和维修方式。
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目的 探究近11年中医药治疗急性脑梗死的用药规律。方法 分别检索中国知网（CNKI）、万方数据库及中文科技期刊全文数据库（VIP）中2010年1月1日—2020年12月31日关于中医药治疗急性脑梗死的文献，运用中医传承辅助平台（V2.50）对药物频次、中药性味及归经、高频药对、核心组合、新处方进行分析。结果 筛选出文献145篇，纳入137首处方。通过平台分析发现涉及中药151味，使用频次≥26次的
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