公开(公告)号：CN109189820B

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN201810853624.6

申请日：2018-07-30

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 刘秀磊 ,  刘思含 ,  刘旭红 ,  李红臣 ,  崔展奇

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/33 ,  G06F40/268 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供了一种煤矿安全事故本体概念抽取方法，该方法将词向量和条件随机场结合起来对煤矿安全事故本体概念进行抽取，充分考虑领域词语的语义特性和领域特性，解决了传统研究方法在语义关系分析方面欠缺的问题以及煤矿安全领域数据管理不统一的问题，提高了知识的重用性。通过实验，证明了相较于较传统的基于CRFs的概念抽取方法，本文提出的方法提高了煤矿安全领域概念抽取的精度。同时，也证明了本文提出的词向量模型，相比传统CBOW模型和skip‑gram模型性能更好。

公开(公告)号：CN109189820A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810853624.6

申请日：2018-07-30

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 刘秀磊 ,  刘思含 ,  刘旭红 ,  李红臣 ,  崔展奇

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/953 ,  G06F17/27 ,  G06Q50/02 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供了一种煤矿安全事故本体概念抽取方法，该方法将词向量和条件随机场结合起来对煤矿安全事故本体概念进行抽取，充分考虑领域词语的语义特性和领域特性，解决了传统研究方法在语义关系分析方面欠缺的问题以及煤矿安全领域数据管理不统一的问题，提高了知识的重用性。通过实验，证明了相较于较传统的基于CRFs的概念抽取方法，本文提出的方法提高了煤矿安全领域概念抽取的精度。同时，也证明了本文提出的词向量模型，相比传统CBOW模型和skip-gram模型性能更好。