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摘要:
针对当前大部分化工事故案例因以电子文档形式存储而不利于人们对案例信息利用的问题,提出了一种化工事故案例关键信息抽取方法.该方法利用中国科学院计算所ICTCLAS(Institute of Computing Technology,Chinese Lexical Analysis System)系统对化工案例文本进行中文分词和词性标注,利用化工案例信息表述特点及句子语法信息制定关键信息识别规则,利用visual studio平台编制测试代码,对收集到的2000年至今的100个化工事故案例进行测试评价,结果显示该方法能抽取出化工事故案例发生的时间、地域、化工设备及事故类型等信息.该工作为提高化工事故案例信息的利用率作了有效的探索与尝试.
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文献信息
篇名 化工事故案例关键信息抽取研究
来源期刊 工业安全与环保 学科
关键词 化工事故案例 中文文本信息抽取 基于规则方法 化工安全 知识自动化
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 安全管理与咨询
研究方向 页码范围 61-65
页数 5页 分类号
字数 5138字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
化工事故案例
中文文本信息抽取
基于规则方法
化工安全
知识自动化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业安全与环保
月刊
1001-425X
42-1640/X
大16开
武汉市青山区和平大道1244号
38-4
1975
chi
出版文献量(篇)
6657
总下载数(次)
16
总被引数(次)
38395
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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