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申请/专利权人：西南石油大学

摘要：一种面向井喷事件的知识元抽取方法，涉及自然语言智能处理技术领域，主要包括以下步骤，对井喷事故案例的文本逐段分为基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评四种类别的文本，基本情况文本中提取井喷时间，对类别为基本情况、井喷经过、专家点评三类文本整合分割获得井喷情景库，对井喷处理文本相同处理获得井喷对应库，将井喷情景库和井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，分别得到井喷情景知识元库和井喷应对知识元库；本发明提出了一种面向井喷事件的知识元抽取方法，可以处理井喷事件案例文本，抽取事件知识元，并形成井喷情景知识元库和井喷应对知识元库，抽取过程中采用两种方法相结合的抽取方式，提高了井喷事件的知识元抽取准确率。

主权项：1.一种面向井喷事件的知识元抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对井喷事故案例的文本进行格式处理，逐段分为四种类别的文本，四种类别文本包括：基本情况、井喷经过、井喷处理、专家点评；步骤S2：从类别为基本情况的文本中提取井喷时间，其中，提取井喷时间的方法为采用MicrosoftRecognizersTest软件从基本情况中提取井喷时间，其具体步骤包括：S1）摘取属于基本情况类别的文本，导入MicrosoftRecognizersTest软件；S2）枚举匹配正则表达式，抽取时间实体和日期实体；S3）判断所有实体中相邻实体之间是否有重叠部分，并对具有重叠部分的相邻实体进行合并；S4）返回最终结果列表，将匹配到的井喷时间知识元转化为时间格式：yyyy-MM-ddHH:mm:ss；其中，yyyy表示年份，MM表示月份，dd表示日期，HH表示小时，mm表示分钟，ss表示秒；步骤S3：对类别为基本情况、井喷经过、专家点评的三类文本合并为一段整体文本，并对合并后的整体文本进行逐句分割，获得标准化的井喷情景库；对类别为井喷处理的文本进行逐句分割，获得标准化的井喷对应库；步骤S4：将步骤S3中得到的井喷情景库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，抽取其中包括井喷井号、井喷地点、井喷井深、井喷背景、外界致因、人为致因、人员伤亡、财产损失的井喷情景知识元，将井喷对应库输入RoBERTa+FLAT+CRF模型，抽取其中包括应对组织、技术措施的井喷应对知识元；步骤S5：将井喷情景知识元合并储存得到井喷情景知识元库，将井喷应对知识元合并储存得到井喷应对知识元库。

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