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申请/专利权人：西南石油大学
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133961A
主分类号：G06N5/025
分类号：G06N5/025;G06N5/02;G06N5/04;G06F40/279;G06F40/205;G06N3/045;G06N3/047
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：一种面向井喷事件的知识元抽取方法，涉及自然语言智能处理技术领域，主要包括以下步骤，对井喷事故案例的文本逐段分为基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评四种类别的文本，基本情况文本中提取井喷时间，对类别为基本情况、井喷经过、专家点评三类文本整合分割获得井喷情景库，对井喷处理文本相同处理获得井喷对应库，将井喷情景库和井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，分别得到井喷情景知识元库和井喷应对知识元库；本发明提出了一种面向井喷事件的知识元抽取方法，可以处理井喷事件案例文本，抽取事件知识元，并形成井喷情景知识元库和井喷应对知识元库，抽取过程中采用两种方法相结合的抽取方式，提高了井喷事件的知识元抽取准确率。
主权项：1.一种面向井喷事件的知识元抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对井喷事故案例的文本进行格式处理，逐段分为四种类别的文本，四种类别文本包括：基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评；步骤S2：从类别为基本情况的文本中提取井喷时间；步骤S3：对类别为基本情况、井喷经过、专家点评的三类文本合并为一段整体文本，并对合并后的整体文本进行逐句分割，获得标准化的井喷情景库；对类别为井喷处理的文本进行逐句分割，获得标准化的井喷对应库；步骤S4：将步骤S3中得到的井喷情景库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，抽取其中包括井喷井号、井喷地点、井喷井深、井喷背景、外界致因、人为致因、人员伤亡、财产损失的井喷情景知识元，将井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，抽取其中包括应对组织、技术措施的井喷应对知识元；步骤S5：将井喷情景知识元合并储存得到井喷情景知识元库，将井喷应对知识元合并储存得到井喷应对知识元库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种面向井喷事件的知识元抽取方法
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