公开(公告)号：CN119129595A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202310704859.X

申请日：2023-06-13

Applicant: 新疆大学

Inventor： 赵楷 ,  万力宁 ,  张琳琳 ,  张丽 ,  卢禧蕾 ,  高进浩 ,  何苗

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/242 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的危险化学品事故命名实体识别方法。该方法包括：首先，获取危险化学品事故数据，并对其进行预处理，进而构建危化品数据集；基于危化品数据集，构建危化品电子词典和危化品实体语料库；在此基础上，构建ERNIE‑BiGRU‑Multi‑HeadAttention‑CRF深度网络模型对事故描述文本进行命名实体识别；同时，依据危化品实体语料库对事故描述文本进行实体对齐，获取识别结果；最后，将深度学习模型识别所得结果与实体语料库对齐结果进行融合，以获取最终实体识别结果。本发明的优点在于能够提高危险化学品事故命名实体识别的准确率，从而帮助研究人员深入分析事故发生的原因和发展规律吸取事故教训，为危化品事故后续的处理和预警工作提供借鉴。

公开(公告)号：CN119166826A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202310735161.4

申请日：2023-06-19

Applicant: 新疆大学

Inventor： 张丽 ,  卢禧蕾 ,  张琳琳 ,  万力宁 ,  何苗 ,  高进浩 ,  赵楷

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N5/022 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90

Abstract: 危化品泄露、爆炸等重大事件对人民生命财产安全造成了极大的威胁。目前国内外学者针对危化品事故知识图谱的构建工作还比较少，制约了公众对危化品的认识，不利于危化品事故的防范。基于自然语言处理和深度学习技术，提出了一种基于多任务学习的危化品事故知识图谱构建及应用方法。通过采集国内外危化品事故数据构建危化品事故本体，运用深度学习算法进行知识抽取；依据《化学品安全技术说明书》和抽取的知识，构建危化品事故知识图谱并进行语义标注；借助危化品事故知识图谱进行事故原因、事故危险源和事故发展的关键节点分析。该方法可以自动提取危化品事故中的要素，有助于危化品事故知识图谱的演化，为未来的事故预警奠定基础。