[发明专利]企业隐患和事故知识图谱构建方法、电子设备、存储介质

说明书

本发明提供企业隐患和事故知识图谱构建方法，包括以下步骤：企业隐患和事故知识抽取，从企业隐患和事故数据中提取出实体、关系、属性，将实体、关系、属性存入知识库；企业隐患和事故知识融合，对知识库的内容进行整合、消歧、加工；企业隐患和事故知识计算，通过知识推理推断出缺失事实。本发明涉及一种电子设备和存储介质，用于执行企业隐患和事故知识图谱构建方法。本发明在大数据组织结构松散、复杂、难以理解的背景下产生一种知识表示和管理的方式，实现智能化语义检索的基础和桥梁，为万维网上知识互联奠定坚实的基础，在企业保护人员安全和企业财产方面产生重要的作用，对于企业的稳定发展具有非常重要的意义。

技术领域

本发明涉及企业安全防护技术领域，尤其涉及企业隐患和事故知识图谱构建方法、电子设备、存储介质。

背景技术

随着企业大数据时代的到来，知识互联受到了广泛的关注。企业规范化和企业信息技术的发展积累了大量的企业隐患和事故数据。如何从海量的数据中提取有用的企业安全知识并加以应用，是企业大数据分析和推动企业安全辅助的关键，具有非常重要的意义。目前大数据组织结构松散、复杂、难以理解导致没有有效的知识表示和管理的方式。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供企业隐患和事故知识图谱构建方法，在大数据组织结构松散、复杂、难以理解的背景下产生一种知识表示和管理的方式，实现智能化语义检索的基础和桥梁，为万维网上知识互联奠定坚实的基础。

本发明提供企业隐患和事故知识图谱构建方法，包括以下步骤：

企业隐患和事故知识抽取，从企业隐患和事故数据中提取出实体、关系、属性，将所述实体、关系、属性存入知识库；

企业隐患和事故知识融合，对所述知识库的内容进行整合、消歧、加工；

企业隐患和事故知识计算，通过知识推理推断出缺失事实。

进一步地，所述企业隐患和事故知识抽取步骤包括：

实体抽取，利用已标注的实体三元组在自然语言表述上的共性和差异，对多种企业隐患和事故实体关系内的数据分布进行联合编码，从生成模型的角度去发现未被标注的关系实体三元组；

关系抽取，通过从实体对正标签进行学习的远程监督提取算法从非结构化企业隐患和事故文本中进行关系抽取；

属性抽取，抽取实体的属性值。

进一步地，所述关系抽取步骤中，所述从实体对正标签进行学习的远程监督提取算法具体为基于远程监督的循环神经网络模型；利用循环神经网络抓取实体的描述特征，丰富实体表示，并通过计算实体间关系与句子间的相似度赋予句子不同的权重。

进一步地，在所述企业隐患和事故知识抽取步骤和所述企业隐患和事故知识融合步骤之间还包括收集基础数据，收集企业的各大隐患数据、各大企业事故数据、需要标注的实体类别、数量、关系。

进一步地，所述企业隐患和事故知识融合步骤包括：

实体对齐，通过实体对齐算法迭代标注出异构数据中的实体对齐；

实体链接，利用企业隐患和事故知识库中的实体对从企业大数据的文本中获取的实体指代进行消岐；

关系推演，将从企业大数据文本中获取的实体关系动态扩展到知识库中。

进一步地，所述实体对齐步骤中，所述实体对齐包括成对实体对齐和集成实体对齐，所述实体对齐算法包括概率统计模型、Bootstrapping算法；

所述实体链接步骤包括：

基于实体属性的实体链接，通过计算实体的名字属性中字符串的相似度判断实体是否相同，计算公式如下：