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申请/专利权人：浙江嘉兴数字城市实验室有限公司

摘要：本方案公开了一种社会场景自动识别及其检查计划动态生成方法,包括：S1.接收开放式社会性事件文本；S2.分别抽取社会性事件文本中的场景和事件；S3.将场景与已知场景进行匹配，并将相应的场景归类为已知场景或未知场景；S4.将已知场景列入待处理清单，将未知场景列入候选场景列表；S5.将候选场景列表中满足推送条件的场景，或场景及相应事件推送给相关部门以供相关部门添加相应未知场景至场景舱；基于待处理清单动态生成检查清单，并基于检查清单和预警规则向相关部门派发检查工作。本方案为相关部门扩充综合查一次运行系统的已知场景提供技术支持和数据支持，并且能够事先场景突出问题重点检查重点提醒，弱化检查长期合格的检查项目。

主权项：1.一种社会场景自动识别及其检查计划动态生成方法,其特征在于，包括以下步骤：S1.接收开放式社会性事件文本；S2.分别抽取每个社会性事件文本中的场景和事件；S3.将场景与场景舱中的已知场景进行匹配，根据匹配结果将相应的场景归类为已知场景或未知场景；S4.将已知场景列入待处理清单，将未知场景列入候选场景列表；S5.将候选场景列表中满足推送条件的场景，或场景及相应事件推送给相关部门以供相关部门添加相应未知场景至场景舱；基于待处理清单动态生成检查清单，并基于检查清单和预警规则向相关部门派发检查工作；步骤S2具体包括：S21.根据百度PaddleNLP的中文全词类序列标注工具生成标注序列，形如：，其中的值域为中文全词类的实体标签，为对应到输入文本中的词串；S22.基于数据结构双向链表合并序列中相邻同标签、不及物动词和助词、副词和修饰词、场景词和方位词词串得到新的标注序列；S23.将序列分割成和两个序列后，采用多关键词匹配算法WuManber找到场景词标签在序列中的位置，并根据位置将和划分成子句集；S24.从中文全词类序列标注工具的标签结果集中统计出主谓宾、主谓及动宾的事件抽取的模式串；S25采用WuManber算法从子串中找出事件模式串的匹配位置，并根据匹配位置在对应的子串中查找主谓宾、主谓及动宾词串以抽取场景和事件；S26当事件抽取模板对当前句子抽取失效时，采用依存句法分析器抽取文本的主谓宾三元组作为事件抽取的补充。

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