論文の概要: Dynamic Fault Analysis in Substations Based on Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13708v2
• Date: Mon, 15 Jan 2024 00:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 00:35:35.699393
• Title: Dynamic Fault Analysis in Substations Based on Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフに基づく変電所の動的故障解析
• Authors: Weiwei Li, Xing Liu, Wei Wang, Lu Chen, Sizhe Li, Hui Fan
• Abstract要約: まず、構造化されていないテキストから関連情報を抽出し、Elastic-Search上に構築された柔軟な分散検索エンジンを利用してデータを処理します。 Viterbiアルゴリズムは、隠れた状態シーケンスを解読するために統合され、隠れた危険に関連するエンティティのセグメンテーションとラベル付けを容易にする。 提案手法の有効性は,テキスト記録に隠れた危険のある特定の変電所からのケース解析によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.223308665020905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenge of identifying hidden danger in substations from unstructured text, a novel dynamic analysis method is proposed. We first extract relevant information from the unstructured text, and then leverages a flexible distributed search engine built on Elastic-Search to handle the data. Following this, the hidden Markov model is employed to train the data within the engine. The Viterbi algorithm is integrated to decipher the hidden state sequences, facilitating the segmentation and labeling of entities related to hidden dangers. The final step involves using the Neo4j graph database to dynamically create a knowledge graph that visualizes hidden dangers in the substation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a case analysis from a specific substation with hidden dangers revealed in the text records.
• Abstract（参考訳）: 未構造化テキストからサブステーションの隠れ危険を特定することの課題に対処するために,新しい動的解析手法を提案する。 まず、構造化されていないテキストから関連情報を抽出し、Elastic-Search上に構築された柔軟な分散検索エンジンを利用してデータを処理する。 その後、エンジン内のデータをトレーニングするために隠れマルコフモデルが使用される。 viterbiアルゴリズムは隠れた状態シーケンスを解読するために統合され、隠れた危険に関連するエンティティのセグメンテーションとラベル付けが容易になる。 最後のステップでは、neo4jグラフデータベースを使用して、変電所内の隠れた危険を可視化するナレッジグラフを動的に作成する。 提案手法の有効性は,テキスト記録に隠れた危険のある特定の変電所からのケース解析によって実証される。

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