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公开(公告)号:CN119336919A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411385204.1
申请日:2024-09-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06F40/289 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于施工安全管理技术领域,具体提供一种水电工程施工风险耦合演化推理方法,包括:采集水电工程施工事故案例文本,构建初始语料库;对语料库进行预处理操作;构建Bert‑GPLinker风险因素及其关系的联合抽取模型;搭建风险耦合演化知识图谱,进行多节点风险演化路径的智能预测。该方法通过模型设计,有效融合了实体、关系和文本序列之间的信息,结构化表达了风险因素及其关系,提高了文本语义的挖掘能力,可适用于施工现场风险因素演化路径的智能推理。
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公开(公告)号:CN119179858A
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202411050679.5
申请日:2024-08-01
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/20 , G06N5/025 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 一种安全隐患治理措施的智能推荐方法,将收集施工过程中积累的隐患文本数据,借助Python工具对半结构化的隐患数据进行实体与关系抽取,构建安全隐患知识图谱并导入到neo4j图数据库中进行存储;搭建施工隐患语义匹配的Sentence‑BERT模型,学习目标隐患与历史隐患的深层语义特征,推荐与目标隐患最相似的历史安全隐患;利用知识图谱的Cypher查询语句,检索该历史安全隐患对应的治理措施。对比分析了3种文本语义匹配模型试验结果,依据语义相似度推荐与当前隐患最相似的历史隐患,检索其治理措施,并通过知识图谱进行可视化展示,以期为制定当前隐患治理措施提供参考。使施工安全管理工作更智能化、效率化。
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公开(公告)号:CN117573864A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311328056.5
申请日:2023-10-13
Applicant: 三峡大学 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06Q50/06 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供了一种事故报告文本智能分类TF‑IDF‑GloVe‑LDA方法,包括如下步骤:S1、采集电力人身伤亡事故报告,构建数据集;S2、对数据集进行预处理操作,包括数据清洗、分词以及去停止词;S3、构建TF‑IDF‑GloVe‑LDA文本特征提取模型;S4、将提取的词向量矩阵,输入到SVM中进行训练,实现事故报告文本的分类。该方法通过模型设计,充分利用文本与主题之间的关系及上下文信息,提高了文本特征的提取能力,可适用于事故报告文本的智能分类。
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