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化工事故案例关键信息抽取研究

     

摘要

针对当前大部分化工事故案例因以电子文档形式存储而不利于人们对案例信息利用的问题,提出了一种化工事故案例关键信息抽取方法.该方法利用中国科学院计算所ICTCLAS(Institute of Computing Technology,Chinese Lexical Analysis System)系统对化工案例文本进行中文分词和词性标注,利用化工案例信息表述特点及句子语法信息制定关键信息识别规则,利用visual studio平台编制测试代码,对收集到的2000年至今的100个化工事故案例进行测试评价,结果显示该方法能抽取出化工事故案例发生的时间、地域、化工设备及事故类型等信息.该工作为提高化工事故案例信息的利用率作了有效的探索与尝试.

著录项

  • 来源
    《工业安全与环保》|2019年第8期|61-65|共5页
  • 作者单位

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    青岛智能产业技术研究院智慧教育研究所 山东青岛266109;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院云计算中心 广东东莞523808;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    青岛智能产业技术研究院智慧教育研究所 山东青岛266109;

    中国科学院云计算中心 广东东莞523808;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    青岛智能产业技术研究院智慧教育研究所 山东青岛266109;

    中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院云计算中心 广东东莞523808;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    化工事故案例; 中文文本信息抽取; 基于规则方法; 化工安全; 知识自动化;

  • 入库时间 2023-07-25 11:01:27

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