[发明专利]一种中文船舶故障关系抽取方法

权利要求书

1.一种中文船舶故障关系抽取方法，包括如下步骤：

步骤一：收集不同型号船舶故障问题文本，形成故障语料库；

步骤二：对故障语料库中的文本进行预处理；

步骤三：将预处理后的文本作为预训练语料库；

步骤四：利用预训练语料库对双向GRU神经网络和注意力机制联合模型进行训练，得到故障关系抽取模型，其中，双向GRU神经网络和注意力机制联合模型包括依次连接的输入层、嵌入层、双向GRU神经网络层、注意力机制层和输出层，双向GRU神经网络和注意力机制联合模型的输入为预处理后的文本，输出为故障语料关系抽取结果；

步骤五：将待处理故障语料进行预处理后，利用故障关系抽取模型完成关系抽取。

2.根据权利要求1所述的一种中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤一中故障语料库以json文档格式保存。

3.根据权利要求1所述的一种中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤二中的预处理包括：脱敏处理、对脱敏后的故障语料库进行词典的构建以及人工标注。

4.根据权利要求1所述的一种中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤四中嵌入层使用Word2vec将输入文本中的每个字都转换成向量。

5.根据权利要求1所述的一种基中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤四中双向GRU神经网络对嵌入层的输出进行处理，得到隐含状态。

6.根据权利要求1所述的一种中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤四中注意力机制层为双向GRU神经网络输出的特征注入注意力权重，隐含状态和注意力权重相乘后输出词向量。

7.根据权利要求1所述的一种中文船舶故障关系抽取方法，其特征在于，步骤四中输出层采用sigmod激活函数对注意力机制层的输出进行分类。