【摘要】：當(dāng)今,化工突發(fā)事件頻發(fā),給人們的生產(chǎn)生活和國家發(fā)展造成了巨大的損失和影響,因此對化工突發(fā)事件進行有效的監(jiān)管顯得尤為重要。新聞報道是人們了解化工突發(fā)事件的一個主要來源,通過對大量新聞報道進行抽取,得到其所包含的相關(guān)信息即事故的發(fā)生時間、發(fā)生地點、事故類型、所涉及的化學(xué)品、事故原因、事故結(jié)果、事故善后信息,這些信息可以幫助決策者迅速且全面地掌握每一起化工突發(fā)事件所暴露的問題,為他們進行科學(xué)決策、準(zhǔn)確預(yù)防從而實現(xiàn)有效監(jiān)管提供了數(shù)據(jù)的支持。為了有效地抽取事件的上述信息并應(yīng)用于化工突發(fā)事件信息管理上,本文做了以下的工作:1.通過搜集、整理并閱讀大量的化工突發(fā)事件新聞報道,統(tǒng)計、分析了新聞報道中,所需抽取的信息的特點,使用模式匹配的方法為每一類信息構(gòu)建了模式規(guī)則庫,并為所要抽取的信息制定了相應(yīng)的抽取算法,進而實現(xiàn)對化工突發(fā)事件信息的抽取。2.本文利用最大熵依存句法分析和TextRank關(guān)鍵字提取兩種機器學(xué)習(xí)算法,根據(jù)用戶對信息抽取結(jié)果的評價來自動生成新的規(guī)則模式,從而實現(xiàn)了事故信息抽取規(guī)則的自學(xué)習(xí),拓寬了模式規(guī)則庫,提高了下一次信息抽取的準(zhǔn)確率。3.基于上述算法并且結(jié)合中國石化安全工程研究院的業(yè)務(wù)需求,本文設(shè)計開發(fā)了化工突發(fā)事件信息抽取系統(tǒng),實現(xiàn)了對化工突發(fā)事件信息的抽取與模式規(guī)則的自動生成。通過用戶的反饋以及通過大量的實驗表明,該信息抽取方法有較高的準(zhǔn)確率,抽取的效果較為的理想。
[Abstract]:Nowadays, the frequent occurrence of chemical emergencies has caused great loss and influence to people's production and life and the development of our country. Therefore, it is very important to supervise chemical emergencies effectively. News reports are one of the main sources for people to understand chemical emergencies. By extracting a large number of news reports, we can get the relevant information, that is, the time, place, type, chemical involved of the accident, that is, the time when the accident occurred, the location of the accident, the type of accident, and the chemical involved. The cause of the accident, the result of the accident, the information about the aftermath of the accident, which can help decision makers quickly and comprehensively grasp the problems exposed by every chemical accident, and make scientific decisions for them. Accurate prevention to achieve effective regulation provides data support. In order to extract the above information effectively and apply it to the management of chemical emergency information, this paper has done the following work: 1. By collecting, sorting and reading a large number of news reports on chemical emergencies, this paper analyzes the characteristics of the information that needs to be extracted from the news reports, and constructs a pattern rule base for each type of information by using the method of pattern matching. A corresponding extraction algorithm is developed for the information to be extracted, and then the information of chemical emergencies is extracted. 2. 2. In this paper, two machine learning algorithms, maximum Entropy dependent Syntax Analysis and TextRank keyword extraction, are used to automatically generate new rule patterns according to users' evaluation of information extraction results, thus self-learning of accident information extraction rules is realized. It broadens the pattern rule base and improves the accuracy of the next information extraction. 3. 3. Based on the above algorithm and the business requirements of Sinopec Institute of Safety Engineering, this paper designs and develops a chemical emergency information extraction system, which realizes the extraction of chemical emergency information and the automatic generation of pattern rules. Through user feedback and a large number of experiments, it is shown that this information extraction method has a high accuracy and the effect of extraction is more ideal.
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2424919