基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法

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基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法

电力系统 | 更新时间：2025-12-21

- 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法
- 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法
- 电力学报 2025年40卷第4期页码：275-282
- 作者机构：
  
  1. 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
  2. 三峡大学电气与新能源学院
  3. 智慧能源技术湖北省工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省自然科学基金面上项目（2024AFB584）;国网科技项目（GDJS2400846）
- DOI：10.13357/j.dlxb.2025.030
  中图分类号： TM73;TP391.1
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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范李平, 杜丰夷, 黄宇, 等. 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法[J]. 电力学报, 2025,40(4):275-282.

范李平, 杜丰夷, 黄宇, et al. 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法[J]. Journal of Electric Power, 2025, 40(4): 275-282.
范李平, 杜丰夷, 黄宇, 等. 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法[J]. 电力学报, 2025,40(4):275-282. DOI： 10.13357/j.dlxb.2025.030.

范李平, 杜丰夷, 黄宇, et al. 基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法[J]. Journal of Electric Power, 2025, 40(4): 275-282. DOI： 10.13357/j.dlxb.2025.030.

针对电网积累的海量工单数据未被深度挖掘、人工分析效率低等问题，本文提出一种基于命名实体识别模型的配网客户诉求知识图谱构建方法。该方法通过融合基于Transformer的双向编码器表征（bidirectional encoder representation from transformers

BERT）预训练语言模型、双向长短期记忆（bidirectional long short-term memory

BiLSTM）语义提取层和条件随机场（conditional random field

CRF）解码层构建实体识别模型，显著提升了配网工单文本中“客户”“故障设备”“反馈类型”等关键实体的识别准确率（F

值达84.21%）；利用Neo4j图数据库对抽取的实体关系进行知识融合与存储，实现了客户诉求、设备信息、处理状态等多维度数据的可视化关联分析。经某供电公司8 764份工单数据验证，该方法能有效推动配网供电服务指挥系统转型升级，提升诉求处理效率和业务管控能力，为供电服务质量优化提供数字化决策支持。

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