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摘要
常规的知识图谱仅能够处理二元关系，而故障知识包含大量“多现象-多原因-多方法”的多元耦合关系，如果强制转化将会破坏关系的完整性，造成严重的信息失真。对此，本文拟采用知识超图处理此类复杂多元关系以保证数据的完整性，并设计了一种基于超图嵌入的行车故障多元关系知识表示方法。该方法首先通过梳理行车故障单中现象、原因、方法等数据之间的多元关联，构建适用于表征多元耦合关系的行车故障本体模型，并以该本体模型为知识超图的模式层，建立行车故障知识超图。然后，基于BERT模型以及超图卷积网络，获取故障知识的嵌入向量表示，并实现相似故障的检索。最后，以上海某钢铁公司收集的行车故障调查单为实例，验证了本方法的有效性。
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