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申请/专利权人：南昌工程学院

摘要：本申请提出一种水库防洪应急预案知识图谱构建方法及系统，该方法包括：获取目标水库的应急预案文本数据，根据目标水库的知识本体构建模式层；对应急预案文本数据进行实体和关系标注后输入由平滑插值算法改进的三元分词模型以得到实体标注文本数据和关系标注文本数据，将实体标注文本数据输入实体抽取模型以得到目标水库的实体，将关系标注文本数据输入关系抽取模型以得到目标水库的关系；将目标水库的实体和关系进行存储，结合模式层构建目标水库防洪应急预案知识图谱。本申请能够解决现有的水库防洪应急预案知识图谱不够准确的问题。

主权项：1.一种水库防洪应急预案知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标水库的应急预案文本数据，具体包括：从文本资料和互联网资料中中列举以水库本体为中心的相关重要概念或术语，实现对水库领域知识的统一描述，按照水库概况、突发事件、应急组织、应急保障、水库运行机制的概念体系进行分类，从而厘清水库本体的逻辑结构，并依所述逻辑结构收集数据；根据所述目标水库的知识本体构建水库防洪应急预案的模式层，具体包括：基于获取到的应急预案文本数据，全面梳理以水库为本体的知识体系，包括涵盖水库、应急管理、工程管理、防洪调度、历史灾害相关概念、名称、专业术语，厘清水库知识体系的层级关系，确定水库防洪应急预案的专业知识领域边界，运用本体建模软件Protégé以半自动化的方式构建水库防洪应急预案的模式层；对所述应急预案文本数据分别进行实体标注和关系标注，将已实体标注和已关系标注的应急预案文本数据输入由平滑插值算法改进的三元分词模型，以分别得到分词后的实体标注文本数据和关系标注文本数据，其中，由平滑插值算法改进的三元分词模型的步骤包括：在任意一条应急预案文本数据中的语句序列中，定义为所述语句序列中第一个出现的词，定义为所述语句序列中第二个出现的词，定义为所述语句序列中第三个出现的词；计算所述第一个出现的词、第二个出现的词和第三个出现的词出现的第一最大似然估计概率为；计算所述第二个出现的词和第三个出现的词出现的第二最大似然估计概率为；计算第三个出现的词出现的第三最大似然估计概率为；将所述第一最大似然估计概率、所述第二最大似然估计概率和所述第三最大似然估计概率相加求和，得到运用平滑插值算法改进后的最大似然估计概率，计算公式为： ；其中，为运用平滑插值算法改进后的最大似然估计概率，为运用三元分词模型进行预训练得到第一插值系数，为运用三元分词模型进行预训练得到第二插值系数，为运用三元分词模型进行预训练得到第三插值系数；i=3，4，…，n-1，n；其中i，n∈Z，且,；基于预训练文本编码器ELECTRA模型、第一双向长短时记忆网络BiLSTM模型和条件随机场CRF模型构建实体抽取模型，将所述分词后的实体标注文本数据输入所述实体抽取模型，以得到所述目标水库的实体，具体包括：将所述分词后的实体标注文本数据输入所述实体抽取模型中的预训练文本编码器ELECTRA模型进行预训练，得到实体词向量；将所述实体词向量输入所述实体抽取模型中的第一双向长短时记忆网络BiLSTM模型以捕捉词向量的上下文语义特征；将所述词向量的上下文语义特征输入所述实体抽取模型中的条件随机场CRF模型以获得所述目标水库的实体；基于神经网络PCNN模型和第二双向长短时记忆网络BiLSTM模型构建关系抽取模型，将所述分词后的关系标注文本数据输入所述关系抽取模型，以得到所述目标水库的关系，具体包括：将所述分词后的关系标注文本数据输入所述关系抽取模型中的神经网络PCNN模型，以获得局部语句特征；将所述局部语句特征输入所述关系抽取模型中的第二双向长短时记忆网络BiLSTM模型，以获得所述目标水库的关系；利用图数据库Neo4j将所述目标水库的实体和所述目标水库的关系进行存储，再结合所述模式层构建所述目标水库防洪应急预案知识图谱。

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