城市地铁车辆设备故障的处置探究

——以知识图谱为基础

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摘要 为进一步提高城市地铁车辆设备故障的处理效率，该研究提出了一种融合“从上往下”和“从下往上”方式的地铁车辆设备故障知识图谱构建方法。采用改进TextRank抽取故障实体，BERT-BiLSTM-CRF模型抽取实体关系，余弦相似度融合图谱。结果表明：在地铁设备故障检测中，仅需3.4 min即可检测7个故障，准确率达94.3%，显著提升了故障检测的精度和速度，可及时为城市地铁运营管理部门提供决策支持。（剩余3521字）

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