基于深度学习的电力运维工单命名实体识别

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摘要：国家电网公司PMS中积累了大量电力一次设备的运维工单文本数据，但难以有效利用。为此设计了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的电力一次设备运维工单中文实体识别系统。首先，分析了工单的文本特点及分词难点，总结出七类实体并人工标注3452条工单，形成训练集。其次，利用相关设备的试验、故障分析报告对BERT模块进行预训练，以获得电力词向量。（剩余6039字）

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