CN119357410B 一种安全管理知识图谱构建方法 （天津美腾科技股份有限公司）

中滨大道以南生态建设公寓8号楼1层A,2024.10.29A,2023.12.22A,2024.04.09A,2022.12.23A,2024.11.15本申请提供的一种安全管理知识图谱构建库包括选煤标准数据库、事故案例数据库和/或据目标实体以及各目标实体之间的关联性构建2从知识收集平台获取选煤标准的基础知识；所述基础知识为人工收集并采用大模型对所述基础知识进行增广处理，并通过选煤领域的专从预设数据库中获取构建安全管理知识图谱所需的目标数据；所述预将所述三元组输入深度学习模型，并采用词向量技术识别不同目标实体之间的相似根据目标实体以及各目标实体之间的关联性构建从选煤标准数据库中获取对应的初始数据；所述初始数据包括选煤行业的设备信息、对初始数据进行噪声清除和缺失值处理生成对应的获取模块，用于从预设数据库中获取构建安全管理知识图确定模块，用于将所述三元组输入深度学习模型，并采用词知识收集模块，用于从知识收集平台获取选煤标准的基础3所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求5.一种计算机可读存储介质，其特征在于4[0014]响应于用户对中间数据的审核通过指令，将对应通过的中间数据确定为目标数56理器执行时实现第一方面任一项所述的安全管理知识图谱7[0057]需要说明的是，本公开一种安全管理知识图谱构建方法可用于人工智能技术领8包括选煤标准数据库、事故案例数据库和/或操作规程数据库。目标数据为选煤相关的数理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，命名实体识别（NamedEntity[0080]本实施例中，深度学习模型可以采用BERT（BidirectionalEnco9[0118][{"头实体":"","头实体类型":"","关系类型":"","尾实体":"","尾实体类型":""},{"头实体":"","头实体类型":"","关系类型":"","尾实体":"",过预先训练好的深度学习模型直接确定各实[0128]为了进一步的说明本申请的安全管理知识图谱构建方法，下面将结合图4说明整[0146]构建模块304，用于根据目标实体以及各目标实体之间的关联性构建安全管理知[0147]本实施例提供的安全管理知识图谱构建装置可以执行图2所示方法实施例的技术[0148]本申请提供的安全管理知识图谱构建装置在上一实施例提供的安全管理知识图[0150]从选煤标准数据库中获取对应的初始数据。初始数据包括选煤行业的设备信息、[0154]将三元组输入深度学习模型，并采用词向量技术识别不同目标实体之间的相似[0165]在上述的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：Central部设备互连（PeripheralComponent，PCI）总线或扩展工业标准体系结构（Extended[0169]上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecificIntegrated在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个