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本申请提供了一种基于机器学习的设备故障诊断知识图谱构建方法和装置,涉及工业设备故障领域技术领域,该方法包括:获取工业设备数据,并对工业设备数据进行预处理;将预处理后的工业设备数据输入至预先构建的实体关系抽取模型进行实体关系抽取,并基于预先构建的实体识别模型进行实体识别,得到目标实体和目标实体之间的关系;其中,预先构建的实体关系抽取模型至少包括:注意力增强层、弱分类器层和强分类器层;预先构建的实体识别模型的输出层之前设置有条件随机场层,条件随机场层用于约束标签顺序;根据目标实体和目标实体之间的关系构建针对工业设备故障诊断的目标知识图谱。本申请提升了实体关系抽取和实体识别的准确性。