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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117172320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311232199.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法是由黄建业;郭俊;林晨翔;郑州;傅俪;林爽;杨彦;谢炜;翁宇游设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法。构建一个包含80%正确语句和20%由ChatGPTAPI生成的语法错误语句的语料库。将领域特定的长文本转换为CoLA数据集格式。采用AdapterBERT作为基础架构进行微调，基础模型使用bert‑Chinese‑base，并在满足准确性阈值后冻结所有层参数，将模型作为特征提取器。通过汇总最后一个隐藏层的输出，得到最终的向量表示。选取表现优秀的KGC模型，仅修改其输入层。引入一个全连接层在预训练语言模型的输出层和KGC模型之间。全连接层在KGC任务迭代过程中训练并更新其参数。最后，在KGC模型中，通过计算候选实体的概率并对其排序，选取前k个实体作为最终答案。实验结果表明，该方法在诊断电力主设备缺陷方面有效地提高了KGC的性能。

本发明授权基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法，其特征在于，包括如下步骤： （1）基于ChatGPT生成微调语料库，80%正确的语句将直接从原始电力语料库提取并贴上正确标签；剩下的20%为通过ChatGPTAPI生成的语法错误的语句；基于ChatGPT生成微调语料库时，通过设计包括任务定义、具体任务描述和示例、附加要求以及语料库的提示设计，生成语法错误的句子； （2）将步骤（1）中的语料库转换为CoLA数据集格式； （3）采用AdapterBERT模型架构，使用bert-Chinese-base作为基础预训练模型，使用CoLA数据集进行微调； （4）在满足微调的准确性阈值后，冻结所有层参数，将预训练模型作为特征提取器； （5）输入知识图谱节点以及边到预训练模型中，池化输出最后一个隐藏层的输出，以获得最终的向量表示； （6）在预训练模型的输出层和KGC模型之间引入一个全连接层，进行KGC模型、全连接层的训练；全连接层在KGC模型训练过程中更新其参数；采用训练好的KGC模型的实现作为基础，采用知识图谱补全的方式进行电力主设备缺陷诊断； （7）在KGC模型中，答案选择过程将计算所有候选实体的概率，对它们进行排序并选择前k个实体作为最终答案，对最终结果进行分析以测试模型的性能。

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