[发明专利]一种隐患数据知识图谱的构建方法及装置、设备、介质

说明书

本申请公开了一种隐患数据知识图谱的构建方法及装置、设备、介质。所述方法包括：获取隐患数据；通过预先训练的分类模型，从隐患数据中提取关系特征数据，关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；根据关系特征数据，生成图谱节点数据；根据图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。本申请利用基于机器学习的分类模型从隐患数据中提取关系特征数据，再据此生成隐患数据知识图谱，从而有效地组织了隐患数据，便于可视化查看隐患数据的内在联系，发现有用信息，起到提前预警隐患出现的设备和部位的作用，并可采取相应的预防措施和决策准备。

技术领域

本申请涉及石油石化行业技术领域，尤其涉及一种隐患数据知识图谱的构建方法及装置、设备、介质。

背景技术

随着我国进入了工业化加速发展阶段，工业生产规模的扩大和工业生产效率的提升带来了很大的社会效应，但同时安全生产问题也日益突出，给企业带来的后果也越发惨重。为了安全生产，减少事故率，对设备、环境、人员的隐患排查已经成为各企业安全生产的重要举措。

以石油石化行业为例，石油石化行业是高风险行业，各个国家、企业、国际或地区性组织都在积极总结和探索企业安全管理的模式和办法，企业在指定安全生产规划、目标、考核指标以及资源配置时，需要参考有效的隐患数据，隐患数据一般是通过现场安全检查的方式，由现场安全人员人工记录的针对某项作业或者某种设备的小段文字描述。

石油石化企业通过对工业隐患进行排查和整改，记录了大量隐患数据，但是这些隐患数据都是各自存储，相互之间缺乏关联性，成为了一个个的数据孤岛，无法及时从中获取有效信息。

发明内容

本申请实施例提供一种隐患数据知识图谱的构建方法及设备、介质，用以解决现有技术中的如下技术问题：石油石化企业通过对工业隐患进行排查和整改，记录了大量隐患数据，但是这些隐患数据都是各自存储，相互之间缺乏关联性，成为了一个个的数据孤岛，无法及时从中获取有效信息。

本申请实施例采用下述技术方案：

一种隐患数据知识图谱的构建方法，包括：

获取隐患数据；

通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，所述关系特征数据反映了多种隐患属性之间的语义关系；

根据所述关系特征数据，生成图谱节点数据；

根据所述图谱节点数据，生成隐患数据知识图谱。

可选地，所述分类模型按照如下方式预先训练：

构建基于机器学习的分类模型；

获取样本隐患数据及其对应的标签，所述标签指示了所述样本隐患数据的一个或者多个词所属的隐患属性，所述隐患属性包括以下至少一种：隐患设备、隐患位置、隐患状态、隐患危害；

利用所述样本隐患数据及其对应的标签，对所述分类模型进行有监督训练。

可选地，所述标签还指示了所述样本隐患数据的一个或者多个词的语法范畴数据，所述语法范畴数据至少包括词性。

可选地，通过预先训练的分类模型，从所述隐患数据中提取关系特征数据，包括：

对所述隐患数据进行分词，并转换为相应的词向量；

通过所述预先训练的分类模型，执行：根据所述隐患数据相应的词向量，在用于训练所述分类模型的样本隐患数据的集合中，确定与所述隐患数据的多个相似数据；根据所述多个相似数据，分别确定其所属类别的权重；根据所述权重，对所述隐患数据进行分类；根据分类结果，获得所述隐患数据中的关系特征数据。

可选地，根据所述多个相似数据，分别确定其所属类别的权重，包括：

确定所述多个相似数据分别所属的类别；