发明公开
- 专利标题: 基于文本挖掘和图神经网络的事故因果链预测方法及装置
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申请号: CN202311673378.3申请日: 2023-12-07
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公开(公告)号: CN117725226A公开(公告)日: 2024-03-19
- 发明人: 金佩剑 , 蘧浩浩 , 严伟龙 , 朱凯 , 史志坤 , 李杭 , 许金融 , 鲁鑫 , 许鑫皖 , 杨硕 , 李超群 , 郭世豪 , 孙世梅 , 李明昊
- 申请人: 吉林建筑大学
- 申请人地址: 吉林省长春市净月区新城大街5088号
- 专利权人: 吉林建筑大学
- 当前专利权人: 吉林建筑大学
- 当前专利权人地址: 吉林省长春市净月区新城大街5088号
- 代理机构: 北京市广友专利事务所有限责任公司
- 代理商 张仲波; 闫美玉
- 主分类号: G06F16/36
- IPC分类号: G06F16/36 ; G06F16/31 ; G06F40/289 ; G06F18/22 ; G06N3/045 ; G06N3/042
摘要:
本发明涉及事故因果链预测技术领域,特别是指一种基于文本挖掘和图神经网络的事故因果链预测方法及装置。一种基于文本挖掘和图神经网络的事故因果链预测方法包括:根据原始文本,获得实体词库以及原因标签词库;根据实体词库以及原因标签词库进行图构建,获得事故因果链;根据事故因果链进行模型构建,获得图注意网络模型;基于原始文本以及预设的专家事故因果链,对图注意网络模型进行优化,获得优化图注意网络模型;获取目标事故文本;根据目标事故文本,通过优化图注意力网络模型进行预测,获得目标事故因果链。本发明是一种基于文本挖掘和图神经网络的准确、高效的事故因果链预测方法。