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申请/专利权人：中国特种设备检测研究院;青海中特检特种设备检测有限公司

摘要：本申请涉及化工安全分析的技术领域，尤其是涉及一种HAZOP命名实体识别与实体关系抽取方法，其中包括以下步骤：建立数据库步骤、文本表示步骤、词嵌入表示步骤、双向LSTM编码步骤、命名实体识别步骤、关系抽取步骤、优化分类输出步骤、和输出结果步骤。本申请具有提高实体识别和关系抽取准确性的效果。

主权项：1.一种HAZOP命名实体识别与实体关系抽取方法，其特征在于：包括以下步骤：建立数据库：根据历史信息和HAZOP分析报告，进行关键词提取，建立存储有实体及其实体关系的数据库；文本表示：将输入的文本进行预处理，形成词语序列，其包括分词步骤、去噪步骤、字符距离判断步骤、拼合步骤、词意判断步骤和词性标注步骤；分词：将文本分割成有意义的词汇单元；去噪：去除停用词，移除文本中的常见但无实际意义的词汇；字符距离判断：获取相邻两个词汇单元之间的字符距离，判断是否小于等于T，若是，则执行拼合步骤，反之，则执行词意判断步骤；拼合：将相邻两个词汇单元组合，形成新的词汇单元，然后执行词意判断步骤；词意判断：判断词汇单元的词意是否完整，若是，形成词汇单元集，并执行词性标注步骤，反之，则重新执行分词步骤；词性标注：根据词汇单元集内词汇的词性进行打标；词嵌入表示：将预处理后的文本转换为词嵌入表示，将每个词转换为一个向量表示其语义信息；双向LSTM编码：将词嵌入向量序列输入到双向LSTM中，以捕捉词语之间的上下文信息，形成上下文相关的词向量；命名实体识别：使用模型对双向LSTM的输出进行命名实体识别；关系抽取：在识别出命名实体后，进行关系抽取，分析实体之间的关系；优化分类输出：采用梯度下降和反向传播算法对模型参数进行迭代更新；输出结果：将命名实体识别和关系抽取的结果结合起来，生成最终的输出；在字符距离判断步骤和拼合步骤之间，还设置有近义补正步骤、语义分析步骤和排序筛选步骤；近义补正：获取两个相邻词汇单元之间的字符，进行同义、同形、同音替换，并在数据库中匹配筛选，判断是否存在于数据库中，若是，则保留存在于数据库中的词汇，形成替换词汇集，反之，则执行拼合步骤；语义分析：将替换词汇集代入原始语句中，判断语义环境符合度，是否大于设定符合度阈值，若是，则执行排序筛选步骤，反之，则执行拼合步骤；排序筛选：按照语义环境符合度从大到小的顺序，将大于设定符合度阈值的替换词汇进行排序，将其更新至词汇单元，形成多个词汇单元集；在近义补正步骤和语义分析步骤之间，还设置有修正判断步骤；修正判断：获取进行单个语句中近义补正的次数N，判断是否大于等于补正限制次数D，若是，则执行报错步骤，反之，则执行语义分析步骤；报错：提醒查询人员检阅查询文本；在排序筛选步骤之后，还设置有综合计算步骤；综合计算：计算获得每个语句语义健康度，然后执行语义健康判断步骤，其中语义健康度的计算模型如下： ；式中，为单个语句中第i个替换词汇单元的语义环境符合度，为单个语句中第i个替换词汇单元的权重；语义健康判断：判断是否大于等于健康度临界值，若是，则执行优化替换步骤；优化替换：对多个词汇单元集进行优化，将语义健康度超过健康度临界值的词汇单元集就行优化剔除；在综合计算步骤之后，还设置有第一系数修正步骤；第一系数修正：更新语义健康度计算模型如下： ；式中，，表示单个语句中多个替换词汇的语义环境符合度的均值。

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