(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211282854.4 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 三一重机有限公司 地址 215000 江苏省苏州市昆山市昆山 开 发区环城东路 (72)发明人 宋保柱　卢阳光　牛寒松　刘利明　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 葛美华 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/194(2020.01) G06F 40/295(2020.01)G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 用于作业机 械的问答方法及系统、 作业机 械 (57)摘要 本发明涉及作业机械技术领域， 提供一种用 于作业机械的问答方法及系统、 作业机械， 其中 方法包括利用预先训练的实体识别模 型， 对输入 的作业机械的故障问题进行实体识别； 利用预先 训练的关系抽取模型， 针对每种预设实体关系， 确定在预设实体关系下故障问题中每两个实体 的相关性， 若两个实体的相关性满足相关性阈 值， 确定两个实体之间存在预设实体关系； 基于 识别出的实体、 确定的预设实体关系以及预先构 建的知识图谱， 确定故障问题的答案。 应用本方 法解决了现有技术中作业机械故障诊断与维修 效率较低的缺陷， 实现对作业机械的故障问题进 行高效率的诊断与维修。 权利要求书2页 说明书16页 附图6页 CN 115510213 A 2022.12.23 CN 115510213 A 1.一种用于作业机 械的问答方法， 其特 征在于， 包括： 利用预先训练的实体识别模型， 对输入的作业机械的故障问题进行实体识别， 所述实 体与所述作业机 械的故障相关； 利用预先训练的关系抽取模型， 针对每种预设实体关系， 确定在所述预设实体关系下 所述故障问题中每两个所述实体的相关性， 若两个所述实体的相关性满足相关性阈值， 确 定两个所述实体之间存在所述预设实体关系； 基于识别出的所述实体、 确定的所述预设实体关系以及预先构建的知识图谱， 确定所 述故障问题的答案， 所述知识图谱由多个所述实体以及多种所述预设实体关系形成。 2.根据权利要求1所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述针对每种预设实 体关系， 确定在所述预设实体关系 下所述故障问题中每两个所述实体的相关性， 若两个所 述实体的相关性满足相关性阈值， 确定 两个所述实体之间存在所述预设实体关系， 包括： 获取所述故障问题的向量表示； 基于所述故障问题 的向量表示， 获得第一向量表示和第二向量表示， 所述第一向量表 示中所述实体作为头实体， 所述第二向量表示中所述实体作为尾实体； 基于所述第一向量表示和所述第二向量表示， 获得每种所述预设实体关系下， 所述第 一向量表示和所述第二向量表示之 间的相关性矩阵， 所述相关性矩阵包含 各所述头实体与 各所述尾实体之间的相关性； 若 所述头实体和所述尾实体之间的相关性满足所述相关性阈 值， 确定所述头实体和所述尾实体之间存在所述预设实体关系。 3.根据权利要求2所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述故障问题的向量 表示包括句向量表示和字 向量表示； 所述基于所述故障问题的向量表示， 获得第一向量表 示和第二向量表示， 包括： 获取所述故障问题的向量表示的前一层的向量表示； 至少将所述前一层的向量表示中的每个字向量表示分别加上所述故障问题的句向量 表示， 得到所述第一向量表示； 将所述故障问题的向量表示作为所述第二向量表示。 4.根据权利要求1至3任一项所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述基于 识别出的所述实体、 确定的所述预设实体关系以及预先构建的知识图谱， 确定所述故障问 题的答案， 包括： 从所述知识图谱中获取与识别出的所述实体、 确定的所述预设实体关系对应的子图； 基于所述子图， 确定所述故障问题的至少一个候选答案； 基于预先统计的每 个所述候选答案的出现次数， 确定每 个所述候选答案的出现概 率； 将出现概 率最大的至少一个所述 候选答案作为所述故障问题的答案 。 5.根据权利要求1至3任一项所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述知识 图谱是通过如下 方式构建的： 获取多个初始知识图谱， 各 所述初始知识图谱是基于不同的数据源构建的； 生成每个所述初始知识图谱的每 个节点的向量表示； 计算不同所述初始知识图谱中的所述节点的向量表示之间的相似度； 将相似度满足相似度阈值的所述节点 合并， 得到所述知识图谱。 6.根据权利要求5所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述初始知识图谱是权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510213 A 2通过如下 方式构建的： 获取所述数据源， 所述数据源至少包括所述作业机械的维修记录、 维修手册、 故障案例 和故障经验； 利用所述实体识别模型， 对所述数据源进行实体识别； 利用所述关系抽取模型， 对所述数据源中识别出的所述实体进行多种所述预设实体关 系的抽取； 基于所述实体识别的结果以及抽取的多种所述预设实体关系， 构建所述初始知识图 谱。 7.根据权利要求6所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 所述关系抽取模型是 基于预训练模型 得到的， 和/或， 所述实体识别模型 是基于预训练模型 得到的； 所述预训练模型 是基于所述作业机 械领域的自然语言预训练得到的。 8.根据权利要求1至3任一项所述的用于作业机械的问答方法， 其特征在于， 在所述对 输入的作业机 械的故障问题进行实体识别之前， 还 包括： 对输入的作业机械的问题进行意图识别， 所述意图包括故障问题、 常识问答、 设备操作 指引和闲聊对话； 若基于所述意图识别的结果确定输入的问题为所述故障问题， 利用预先训练 的实体识 别模型， 对输入的作业机 械的故障问题进行实体识别； 若基于所述意图识别的结果确定输入的问题不是所述故障问题， 从预设的问答对中筛 选出与所述输入的问题对应的答案 。 9.一种用于作业机 械的问答系统， 其特 征在于， 包括： 实体识别单元， 用于利用预先训练的实体识别模型， 对输入的作业机械的故障问题进 行实体识别， 所述实体与所述作业机 械的故障相关； 关系抽取单元， 用于利用预先训练的关系抽取模型， 针对每种预设实体关系， 确定在所 述预设实体关系下所述 故障问题中每两个所述实体的相关性， 若两个所述实体的相关性满 足相关性阈值， 确定 两个所述实体之间存在所述预设实体关系； 答案确定单元， 用于基于识别出的所述实体、 确定的所述预设实体关系以及预先构建 的知识图谱， 确定所述故障问题的答案， 所述知识图谱由多个所述实体以及多种 所述预设 实体关系形成。 10.一种作业机械， 其特征在于， 所述作业机械用于执行如权利要求1至8任一项所述用 于作业机 械的问答方法， 或者包括如权利要求9所述的用于作业机 械的问答系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510213 A 3