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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑TextCNN算法结合词云展示的事故分类方法、存储介质及装置，所述方法包括以下步骤：1数据挖掘；2表结构的确定；3数据预处理，包括：数据清理、句子切分、去停用词处理、数据入库；4对存储在数据库的事故信息数据进行分类训练；5利用词云图方法，进行事故分类信息关键词的词云图展示；6后端设计：通过建立多种服务获取全方位的事故信息；本发明通过深度学习算法结合词云技术，能够产生事故分类关键词的词云图，能够非常直观地观察到各个事故分类的文本关键词，通过对词云图的观察，能够直接获得影响事故分类的因素，对某类事故有大体上的了解；在一定程度上实现了事故分类技术的可视化。
主权项：1.一种基于LSTM-TextCNN算法结合词云展示的事故分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据挖掘：通过事故信息网络地址，向网络服务器发送页面请求，得到事故信息的可拓展标记语言文本；使用可拓展标记语言的路径语言来进行匹配与查找，得到文本类数据，形成csv文件；其中，所述文本类数据包括事故名称爬取、事故分类数据、事故链接数据、事故介绍数据、事故原因数据、事故处理数据；2表结构的确定：确定事故、种类标签和所爬取的数据之间的关联关系；其中表结构包括以下字段：id字段，类型为INT、存储记录序号；name字段，类型为CHAR、存储事故名称数据；label字段，类型为INT、存储事故种类标签；link字段，类型为VARCHAR、存储事故链接数据；introduction字段，类型为TEXT、存储事故介绍数据；reason字段，类型为TEXT、存储事故原因数据；treatment字段，类型为TEXT、存储事故处理措施；3数据预处理，包括：数据清理、句子切分、去停用词处理、数据入库；4对存储在数据库的事故信息数据进行分类训练；5利用词云图方法，进行事故分类信息关键词的词云图展示；6后端设计：通过建立多种服务获取全方位的事故信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于LSTM-TextCNN算法结合词云展示的事故分类方法、存储介质及装置
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