一种基于BERT模型与图神经网络的电网成本项目信息提取与异常检测方法

本发明公开了一种基于BERT模型与图神经网络的电网成本项目信息提取与异常检测方法，属于信息处理管理技术领域；通过自动化提取项目关键信息，利用BERT模型的上下文语义建模技术从文本资料中提取结构化数据，通过定义并选择关键信息字段，进行深层次的语义建模；进行信息清洗与预处理，使用T5模型进行多任务学习，结合生成对抗网络；使用图神经网络对项目的多维度特征进行学习，捕捉项目间的复杂依赖关系，获得每个项目的高质量嵌入表示，优化项目的嵌入表示，将相似项目聚集在同一簇；通过高斯混合模型对同类型历史项目数据进行拟合，统计分析每个项目的资源消耗量，建立正常消耗区间，对待实施项目的资源消耗量进行异常检测和判定。