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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开一种煤矿安全文本挖掘方法，该方法提出一种BiLSTM‑CRF‑LDA模型的煤矿安全文本挖掘方法，该方法包括：S1构建煤矿安全语料库：收集涉及煤矿火灾、瓦斯、粉尘、爆炸、通风材料再构建煤矿安全语料库；S2建立并训练BiLSTM‑CRF分词模型：使用BIO标注部分安全语料库训练基于神经网络和统计机器学习结合的BiLSTM‑CRF组合模型；S3通过LDA模型聚类分析：通过困惑度确定LDA模型针对煤矿安全文本聚类的最优主题数。BiLSTM‑CRF组合模型能识别较长专有名词。困惑度确定LDA最优主题数能为人工确定LDA最优主题数提供参考。
主权项：1.一种煤矿安全文本挖掘方法，其特征在于文本挖掘包括以下步骤：S1构建煤矿安全语料库：收集煤矿相关材料；S2建立并训练BiLSTM-CRF分词模型：使用BIO标注部分语料并训练BiLSTM-CRF分词模型；S3通过LDA模型聚类分析：先使用BiLSTM-CRF模型对安全语料集进行分词处理再导入LDA模型进行聚类分析，通过困惑度确定LDA模型针对煤矿安全文本聚类的最优主题数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种煤矿安全文本挖掘方法
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