公开(公告)号：CN115309857A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210526504.1

申请日：2022-05-16

Applicant: 中国安全生产科学研究院 ,  华北科技学院

Inventor： 尹永明 ,  朱权洁 ,  周建新 ,  于正兴 ,  马海涛 ,  徐欣然 ,  王大仓 ,  隋龙琨

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/216 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种突发事件的智能分类及快速画像方法，该方法是利用word2vec模型对突发事件新闻标题语义特征进行权重分析，并将分析结果储存在“外部知识库”中，在BERT模型进行预训练时，通过“外部知识库”中的实体特征的权重得分对训练文本进行三步遮掩，训练模型通过三步掩码，逐渐获得整个文本的所有重要信息，弥补了BERT模型因不能准确遮盖中文词组而导致的上下文语义缺失的问题。对突发事件分类更加智能、更加快速，有着准确率高、效率高的优点，可以有效地统合分析生活中频发的突发事件，以避免或应对突发事件。