基于增强注意力全局图神经网络的地铁故障实体表示方法

铁道学报页数： 11 2026-01-15

摘要：知识图谱技术在地铁安全领域的应用可以为地铁安全研究带来全新的视角，但如何充分表征图谱中实体的特征仍是挑战。提出一种基于增强注意力全局图神经网络的地铁故障知识图谱实体的表示方法，在由上海地铁运营安全文本数据构建的地铁故障知识图谱的基础上，通过图注意力网络聚合地铁故障实体及其邻居实体和实体间关系，并通过全局信息增强网络得到全局特征表示。在地铁故障数据集上与基线模型对比，表明该模型在... （共11页）

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