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题名无人机故障诊断NER数据集构建及模型应用
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作者
贾龙飞
李志农
王奉涛
李喆
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机构
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
汕头大学智能制造技术教育部重点实验室
中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司无损检测室
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出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第8期45-52,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52075236)
智能制造技术教育部重点实验室(汕头大学)开放课基金项目(STME2024002)
+1 种基金
广东省普通高校创新团队资助项目(2020KCXTD012)
南昌航空大学研究生创新基金项目(YC2023-043)。
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文摘
针对无人机故障诊断领域缺乏专用NER数据集的现状,提出构建该垂直领域NER数据集及其命名实体识别模型的方案。依据无人机故障诊断领域文本数据的特点,创建了包含5677个领域专用名词的词典辅助分词操作,并采用中文标签进行标注。通过机器标注人工校对与人工标注相结合的方式,成功构建出包含235045个字符及38421个实体的无人机故障诊断领域命名实体识别数据集,命名为UFDNER。结合预训练语言模型BERT与BiLSTM-CRF方法训练得到基于该数据集的命名实体识别模型,该模型在测试集上的F1值达到87.84%,为该领域故障信息识别及知识图谱构建提供强有力的工具模型。UFDNER作为无人机故障诊断领域NER数据集,为该领域NER研究提供丰富可靠的数据集支撑,填补了无人机故障诊断领域NER数据集空白。
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关键词
无人机故障诊断
NER数据集
命名实体识别
预训练模型
BiLSTM-CRF
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Keywords
drone fault diagnosis
NER Dataset
named entity recognition
pre-trained model
BiLSTM-CRF
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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