基于深度学习的机载传感器领域知识图谱构建研究与实现

　　基于深度学习的机载传感器领域知识图谱构建研究与实现是一篇聚焦航空维修智能化转型的学术论文。该文档适用于航空维修领域的研究人员、知识图谱技术开发者以及民航MRO（维护、修理、运营）行业从业者，旨在解决如何利用深度学习技术从机载传感器维修日志中自动提取实体与关系，从而构建领域知识图谱以优化维修方案、降低维护成本的实际问题。

　　随着全球航空维修市场持续增长，中国民航MRO行业面临发展机遇与挑战。国内民航飞机普遍采用电传操纵系统，机载传感器种类繁多、数量庞大。传统维修方案依赖人工经验，效率与准确性有限。知识图谱作为大数据应用技术之一，能够有效整合传感器相关数据，为制定更合理的飞机维护程序提供支撑。该论文的核心研究内容围绕机载传感器知识图谱构建中的两大关键任务展开：实体识别与关系提取。

　　在实体识别方面，论文提出了一种基于转换器的双向编码表示（BERT）结合双层双向长短期记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（CRF）的方法。该方法首先对维修日志文本中的每个词进行位置嵌入预处理，再通过双层BiLSTM模型获取更优的上下文表示，并引入注意力机制以提取词级强度信息、降低三层模型的计算量，最终由CRF模型输出序列标注结果。实验表明，该方法的F值相比传统CRF方法提升了4.03%，显著改善了实体识别的准确率。

　　在关系提取方面，论文采用BiLSTM-ATT模型。该模型将文本信息中的每个词向量进行融合，通过双向长短期记忆网络捕捉序列依赖，再结合注意力机制聚焦关键语义，从而有效提取传感器实体间的关联关系。这一方法为后续知识图谱的构建提供了可靠的关系数据基础。

　　该论文的独到之处在于将深度学习模型与航空维修领域实际数据紧密结合，针对机载传感器维修日志这一特定文本类型设计了端到端的处理流程。其研究成果可直接应用于民航MRO企业的维修记录分析、故障知识库构建以及智能辅助决策系统开发，帮助从业者从海量非结构化日志中快速挖掘有价值信息，提升维修效率与飞机性能。全文逻辑清晰、数据详实，为航空领域知识图谱的落地实践提供了可复用的技术参考。