[發明專利]一種核電材料服役性能信息提取方法

在審

• 申請號: 201910604461.2
• 申請日: 2019-07-05
• 公開（公告）號: CN110458397A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 劉嘯天;張彥召;孫大健;張晏瑋;薛飛;遆文新
• 申請（專利權）人: 蘇州熱工研究院有限公司;中國廣核集團有限公司;中國廣核電力股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N20/00
• 代理公司: 32103 蘇州創元專利商標事務所有限公司
• 代理人: 孫仿衛<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述核電材料服役性能信息提取方法包括以下步驟：

步驟1：數據清洗：利用基于機器學習的信息清洗系統和為提取材料服役性能相關信息所專門建立的術語集與表達規則表，對由核電廠獲取的各類與材料服役性能相關的信息進行處理，從而得到清洗后的信息；

步驟2：建模：采用人工方法對部分由核電廠獲取的各類與材料服役性能相關的信息進行分類標記和信息提取，從而獲得滿足數量要求的若干項信息樣本，再按照對應的排布規則對各項所述信息樣本進行排序，從而獲得樣本庫；

步驟3：信息提取：利用所述樣本庫進行機器學習而得到用于提取信息的信息提取系統，利用所述信息提取系統處理清洗后的信息，從而得到所要提取的信息。

2.根據權利要求1所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述步驟1中，所述信息清洗系統進行機器學習的方法為：建立核電材料服役性能專用術語集以及慣用表達規則表，利用所述核電材料服役性能專用術語集和所述慣用表達規則表進行機器學習而得到所述信息清洗系統。

3.根據權利要求1所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述步驟2包括以下子步驟：

子步驟a：目標信息篩選：按照與材料服役性能的相關性強弱，從部分由核電廠獲取的各類與材料服役性能相關的信息中篩選出若干類待處理的信息；

子步驟b：確定分類方法：針對各類所述待處理的信息，確定其對應的分類原則和/或閾值；

子步驟c：人工標記：對各類所述待處理的信息，依據其對應的分類原則和/或閾值結合指定的標記原則進行人工分類標記和信息提取，從而獲得所述信息樣本；

子步驟d：樣本排布：依據選定的排布規則將各項所述信息樣本進行排序，從而獲得所述樣本庫。

4.根據權利要求3所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述子步驟a中，篩選出的所述待處理的信息包括核電廠設備材料/機理分析數據、核電廠運行經驗反饋信息、設備專項評估結論和審查結論。

5.根據權利要求3所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述子步驟b中，依據所述待處理信息的價值密度、獲取形式、與材料服役性能表征之間的關系，確定其對應的分類原則和/或閾值。

6.根據權利要求3所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述子步驟c中，隨著分類標記的進行而優化所述標記原則。

7.根據權利要求3所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述子步驟d中，以提高機器學習的準確性為目標而選定所述排布規則。

8.根據權利要求1所述的一種核電材料服役性能信息提取方法，其特征在于：所述步驟3中，采用通過所述樣本庫優化后的基于預訓練的雙向編碼器表征方案，來進行機器學習。