煤矿安全事件本体及其在查询扩展中的应用研究

发布时间：2021-07-20 05:19

　　煤炭是我国的重要能源之一,同时百万吨造成的死亡率很高,煤矿灾害事故的发生率也最高。从近几年煤矿事故统计的数据可以看出,煤矿事故依然严俊,由煤矿事故造成严重的经济损失与人员伤亡,对它应急处置上存在的问题是无法实现共享资源、有效对策难以得到等问题,于是对其应急管理的研究显得极为紧迫。煤矿事故表现出来的特点为难预测、偶然性强等,无法通过一种方式或者模型处理,通常必须与实际相结合,采用复杂的模型与知识结构。网上有大量的煤矿安全事件（事故）的相关报道,从这些大量的报道中想要快速寻找到有用的信息,在检索方法难度和信息的准确性方面存在巨大问题。因此,如何建立模型把来自不同学科的,非结构化或不同结构的信息、知识、模型组织管理起来,有效方便地建立和维护这些信息、知识、模型,并针对情境快速提供准确的信息、知识和模型是煤矿事故应急管理中的关键问题之一。本体是知识的一种表现形式,是对该领域中相关概念及其关系进一步揭示,属于静态概念。事件作为人类知识的单元,反映了事物的运动,受到了学术界多个领域专家的高度重视。通过描述静态概念的方式无法对动态事件进行描述,对事件本体方面的研究正在引起越来越多学者的关注。比较传统... 

【文章来源】：中国矿业大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：117 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 事件本体国内外研究现状
        1.2.2 查询扩展国内外研究现状
        1.2.3 煤矿安全事件本体研究现状
    1.3 论文的主要贡献与创新点
    1.4 论文组织结构
第二章 基本概念及相关理论基础
    2.1 本体模型
        2.1.1 本体模型
        2.1.2 本体模型的缺陷
    2.2 事件本体
        2.2.1 事件的定义
        2.2.2 事件之间关系
        2.2.3 事件本体的定义
    2.3 基于本体的查询扩展
        2.3.1 查询扩展
        2.3.2 基于本体的查询扩展
    2.4 本章小结
第三章 事件本体模型研究
    3.1 事件表示模型
        3.1.1 事件表示模型
        3.1.2 事件六要素与事件之间的关系
    3.2 事件类相关性因子与事件类间关系
        3.2.1 事件类的表示模型
        3.2.2 事件类相关性因子定义及确定方法
        3.2.3 事件类间关系
    3.3 事件本体模型
    3.4 本章小结
第四章 煤矿安全事件的识别方法
    4.1 事件识别
    4.2 分类器模型和文本表示模型
        4.2.1 支持向量机
        4.2.2 K最近邻
        4.2.3 文本表示模型
    4.3 多种特征融合
        4.3.1 依存句法特征
        4.3.2 基于同义词词林的语义特征
        4.3.3 特征向量的构造
    4.4 实验及结果分析
        4.4.1 事件识别过程
        4.4.2 实验及结果分析
    4.5 本章小结
第五章 煤矿安全事件本体构建研究
    5.1 事件本体的构建
        5.1.1 事件本体的表示方式
        5.1.2 事件本体的编辑工具
        5.1.3 事件本体的构建方法
    5.2 文本中重要事件识别方法研究
        5.2.1 文本中事件的识别
        5.2.2 煤矿安全领域事件相关性因子矩阵
        5.2.3 常见的链接分析算法
        5.2.4 改进的对象链接分析算法
    5.3 基于语义依存线索的事件关系识别方法
        5.3.1 事件与事件关系
        5.3.2 事件关系识别方法
        5.3.3 实验及结果分析
    5.4 煤矿安全领域重要事件自动识别系统设计与实现
        5.4.1 系统需求分析
        5.4.2 系统设计
        5.4.3 系统实现与结果展示
    5.5 基于Protégé 进行煤矿安全事件本体库构建
        5.5.1 煤矿安全领域事件类总体结构
        5.5.2 事件类及事件类间关系构建
        5.5.3 事件类实例
        5.5.4 OWL本体文件存储结构
    5.6 本章小结
第六章 基于事件本体面向事件的查询扩展方法
    6.1 基于事件本体的查询扩展模型
    6.2 面向事件的查询内容分析
        6.2.1 查询项的限定项和事件项
        6.2.2 依存句法研究
    6.3 基于事件本体的扩展项选取规则
    6.4 基于VSM进行查询项与文档的相似度计算
        6.4.1 空间向量模型（VSM）
        6.4.2 查询项的权值设置
        6.4.3 文本特征值选取及其权值设置
        6.4.4 查询项与文本相似度的计算
    6.5 实验设计与结果分析
        6.5.1 实验目的
        6.5.2 语料来源与评价指标
        6.5.3 基于EOnto-EO方法的查询扩展步骤
        6.5.4 实验结果分析
    6.6 本章小结
第七章 总结与展望
参考文献
致谢
作者简介
在学期间发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于语义依存线索的事件关系识别方法研究[J]. 马彬,洪宇,杨雪蓉,姚建民,朱巧明.  北京大学学报(自然科学版). 2013(01)
[2]基于特征结构的汉语主谓谓语句语义标注研究[J]. 陈波,姬东鸿,吕晨.  中文信息学报. 2012(03)
[3]构建大规模的汉语事件知识库[J]. 周强,王俊俊,陈丽欧.  中文信息学报. 2012(03)
[4]基于文本聚类搜索引擎的查询扩展算法[J]. 袁津生,程超然.  计算机工程与应用. 2012(03)
[5]基于知识元的非常规突发事件情景模型研究[J]. 仲秋雁,郭艳敏,王宁,薛慧芳,崔丽,王延章.  情报科学. 2012(01)
[6]动态描述逻辑推理的并行计算技术[J]. 王竹晓,胡宏,陈立民,史忠植.  计算机研究与发展. 2011(12)
[7]用规则抽取句子中事件信息[J]. 孙荣,周文,刘宗田.  小型微型计算机系统. 2011(11)
[8]可判定的时序动态描述逻辑[J]. 常亮,史忠植,古天龙,王晓峰.  软件学报. 2011(07)
[9]一种结合词项语义信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法[J]. 黄承慧,印鉴,侯昉.  计算机学报. 2011(05)
[10]煤矿安全生产理念研究[J]. 孙继平.  煤炭学报. 2011(02)

博士论文
[1]面向事件的文本表示研究[D]. 单建芳.上海大学 2012
[2]煤矿灾害网络构建及特征属性研究[D]. 潘启东.中国矿业大学（北京） 2011
[3]事件本体及其在查询扩展中的应用[D]. 仲兆满.上海大学 2011
[4]面向事件的知识处理研究[D]. 付剑锋.上海大学 2010
[5]基于概念的若干知识表示模型及相关方法研究[D]. 周文.上海大学 2007
[6]突发事件信息提取研究[D]. 杨尔弘.北京语言大学 2005

硕士论文
[1]煤矿事故模型与控制方法研究[D]. 苗德俊.山东科技大学 2004



本文编号：3292213