[發(fā)明專利]一種施工案例知識重用查詢方法及其裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110313320.2 | 申請日： | 2021-03-24 |
| 公開（公告）號： | CN112949304A | 公開（公告）日： | 2021-06-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 鄧逸川;鄧暉;蘇成;王煜;宋建煒 | 申請（專利權(quán)）人： | 中新國際聯(lián)合研究院 |
| 主分類號： | G06F40/289 | 分類號： | G06F40/289;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245 | 代理人： | 李盛洪 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市廣*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 施工 案例 知識 重用 查詢 方法 及其 裝置 | ||
1.一種施工案例知識重用查詢方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟S1，收集施工安全規(guī)范文檔以及施工安全事故報告，并將這些資料電子化，建立施工安全領(lǐng)域案例庫；
步驟S2，基于自然語言處理技術(shù)對施工安全規(guī)范文檔以及施工安全事故報告進(jìn)行文本分詞及去停用詞的處理，再通過詞頻逆文本算法計算特征詞；
步驟S3，通過自建的建筑行業(yè)常用術(shù)語詞庫及連續(xù)詞袋模型，進(jìn)行特征詞的同義詞擴(kuò)展查詢；
步驟S4，基于向量空間模型及余弦函數(shù)改進(jìn)方法進(jìn)行相似施工安全案例的相似度計算；
步驟S5，將整個數(shù)據(jù)庫及查詢系統(tǒng)集成到本地服務(wù)器或者智能設(shè)備中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種施工案例知識重用查詢方法，其特征在于，所述步驟S2中包括以下步驟：
步驟S21，通過jieba將施工安全事故案例進(jìn)行分詞處理，所述jieba分詞使用前綴樹對詞語進(jìn)行分類，用于提高檢索的效率；
步驟S22，通過自建停用詞庫去掉施工安全事故案例文本中存在的虛詞，所述停用詞為極其常見詞，對幫助計算文本的相似度沒有什么價值，刪除那些無意義的字詞可以大大減少庫的大小并提高檢索效率；
步驟S23，通過算法比選，選取詞頻逆文本算法進(jìn)行特征詞的提取，并進(jìn)行特征詞的權(quán)重計算，提取施工安全事故案例中的特征詞。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種施工案例知識重用查詢方法，其特征在于，所述詞頻、逆文本頻率和詞頻—逆文本頻率的計算方法如下：
詞頻TF：特征值在文本中出現(xiàn)的次數(shù)，即如果ti,k在文本di中出現(xiàn)ni,k次，則
TFi，k＝ni，k
在實際應(yīng)用中，為了避免文本太長引起的統(tǒng)計偏差，一般需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，∑mnm，k即該文本總詞數(shù)：
逆文本頻率IDF：特征項在總文本集D中出現(xiàn)的頻率，如果總文本集共有M個文本，特征項ti,k出現(xiàn)在mi,k個文本中，則
其中α為經(jīng)驗常數(shù)，一般取0.01；越常見的詞語分母越大，逆文本頻率越小；分母加α的原因是為了避免為0，即所有文本都不包含該詞；
詞頻—逆文本頻率IF-IDF：IF-IDF計算方法為詞頻與逆文本頻率相乘
wi，k＝TFi，k*IDFi，k
詞頻—逆文本頻率與一個詞在整個總文本庫中的出現(xiàn)次數(shù)成反比，與該詞在特定文本中的出現(xiàn)次數(shù)成正比，因此，計算詞語的詞頻—逆文本頻率，降序排列提取特征值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種施工案例知識重用查詢方法，其特征在于，所述步驟S3中包括以下步驟：
步驟S31，給定訓(xùn)練文本——施工安全事故案例庫及中文維基百科，將one-hot編碼作為CBOW模型的輸入，自設(shè)定詞向量維度設(shè)為100，窗口設(shè)為5，最小出現(xiàn)次數(shù)為5，訓(xùn)練詞向量使用的線程數(shù)設(shè)為9，通過CBOW模型進(jìn)行詞嵌入，輸入的詞向量累加，最后通過二分類器完成詞的向量化表示；
步驟S32，讀取步驟S2中所提取的特征詞，利用訓(xùn)練好的詞向量獲取特征詞的詞向量，利用余弦距離計算與特征詞最相似的前5個詞，進(jìn)行同義詞擴(kuò)展。
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