基于角色信息引导的电力工程报告事件抽取技术研究

冯勇; 任宦屹; 蒋贵丰; 何宏健; 覃湜

doi:10.13500/j.dlkcsj.issn1671-9913.2026.03.015

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基于角色信息引导的电力工程报告事件抽取技术研究

更新时间：2026-04-23

- 基于角色信息引导的电力工程报告事件抽取技术研究
- Electric Power Survey Issue 3, Pages: 88-94(2026)
- 作者机构：
  
  中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13500/j.dlkcsj.issn1671-9913.2026.03.015
  CLC： TM73;TP391.1
- Published：2026
- 稿件说明：
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冯勇, 任宦屹, 蒋贵丰, et al. 基于角色信息引导的电力工程报告事件抽取技术研究[J]. Electric Power Survey, 2026, (3): 88-94.
DOI：

冯勇, 任宦屹, 蒋贵丰, et al. 基于角色信息引导的电力工程报告事件抽取技术研究[J]. Electric Power Survey, 2026, (3): 88-94. DOI： 10.13500/j.dlkcsj.issn1671-9913.2026.03.015.

摘要

为满足电力行业数字化转型中工程报告关键要素自动化抽取的需求，本文针对电力工程报告文本“结构固定、术语规范、高准确性要求”特征，提出以角色信息引导的多轮事件论元抽取技术为核心的方案。方案分三个阶段：1)领域预训练增强阶段构建电力语料库，优化术语表征并搭建“电力术语-要素角色”关联图；2)结构化抽取阶段构建角色-标签映射体系，通过多轮循环抽取输出角色-论元结果；3)后处理阶段结合规则校验与SGNCL子图对比学习保障结果合规。关键模型方面，语义编码层用中文BERT编码文本与角色知识，角色融合层实现二者深度融合。研究表明，该方案可提升抽取准确性与效率，为电力设计行业知识自动化管理提供支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

和婷婷,张强,郑冠彧,赵铁军,王浩畅,王颖.大语言模型时代下的知识图谱构建综述[J].控制与决策,2025(12).

张静,黄文锋,吴春江,谭浩.大模型增强知识图谱的构建与推理研究综述[J].计算机科学与探索,2025(11).

巴泽智,张辉,谢铮涵,左晓栋,侯健玮.大语言模型自动化提示工程技术研究综述[J].计算机科学与探索,2025(12).

吴信东,卓兴锐,常永泮,吴共庆,张赞,朱毅.华谱通:基于知识推理的家谱问答大语言模型[J].软件学报,2025(12).

赵必美,关文博,钟佳益,林全郴.电力行业知识性大语言模型构建方法研究[J].网络新媒体技术,2025(02).

王慧,彭扬子,李少华,汤晓舒.新能源制氢系统中行业大模型的应用探讨[J].电力勘测设计,2024(06).

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