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龙图腾网获悉清华大学;国家电网有限公司大数据中心;国网安徽省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种电力场景的知识图谱构建方法和装置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：CN119539050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411603165.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种电力场景的知识图谱构建方法和装置是由李勇;杨维;陈振宇;陈雷;刘识;李明;王海陆设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力场景的知识图谱构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种电力场景的知识图谱构建方法和装置，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获取目标电力场景的文本数据和图像数据，并基于双向长短时记忆网络BiLSTM和条件随机场CRF对所述目标电力场景的文本数据和图像数据进行实体识别提取，得到多模态数据实体识别结果；基于所述多模态数据实体识别结果进行关系提取，确定对应的目标三元组；其中，所述目标三元组包括：实体以及实体之间的关联关系；基于所述目标三元组进行知识融合和知识图谱构建，得到所述目标电力场景的知识图谱。通过本发明提供的方法，实现命名实体识别，同时形成具有通用性和普适性的知识图谱构建方法，以便更好地管理和利用电力领域的相关知识。

本发明授权一种电力场景的知识图谱构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种电力场景的知识图谱构建方法，其特征在于，包括： 获取目标电力场景的文本数据和图像数据，并基于双向长短时记忆网络BiLSTM和条件随机场CRF对所述目标电力场景的文本数据和图像数据进行实体识别提取，得到多模态数据实体识别结果； 基于所述多模态数据实体识别结果进行关系提取，确定对应的目标三元组；其中，所述目标三元组包括：实体以及实体之间的关联关系； 基于所述目标三元组进行知识融合和知识图谱构建，得到所述目标电力场景的知识图谱； 所述获取目标电力场景的文本数据和图像数据，并基于双向长短时记忆网络BiLSTM和条件随机场CRF对所述目标电力场景的文本数据和图像数据进行实体识别提取，得到多模态数据实体识别结果，包括： 获取所述目标电力场景的文本数据，基于所述双向长短时记忆网络BiLSTM和所述条件随机场CRF，提取得到所述文本数据对应的第一实体识别结果； 获取所述目标电力场景的图像数据，基于实体和图像语义匹配方法，提取得到所述图像数据对应的第二实体识别结果；其中，所述实体和图像语义匹配方法包括：使用预训练的MaskR-CNN模型提取所述图像数据中的实体边界框，并通过多标签图像分类模型输出边界框内存在的实体，所述边界框内存在的实体为所述第一实体识别结果中的实体；所述多标签图像分类模型的结构为基于空间变换层和LSTM网络的模型，所述空间变换层是从卷积特征图中定位注意力区域，所述LSTM网络以顺序方式预测定位区域上的语义标签分数，并捕获所述定位区域的全局依赖性； 基于所述第一实体识别结果和所述第二实体识别结果，构成所述多模态数据实体识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;国家电网有限公司大数据中心;国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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