[发明专利]一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法

说明书

本发明公开了一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法，属于流程挖掘领域，采用应急预案文本段落结构树构建模块、四级响应启动条件表达式抽取模块、流程模型实体元素抽取模块、流程模型关系元素抽取模块、应急响应流程树生成模块和应急响应流程有向图模型生成模块；具体包括如下步骤：构建应急预案文本段落结构树；抽取应急响应流程模型元素；生成应急响应流程模型。本发明首先根据抽取出的流程模型元素和文本段落结构树生成应急响应流程树，然后再转化成应急响应流程有向图模型。本发明不仅可以辅助建模专家完成应急响应流程模型的构建和分析，也可以用于突发事件应急预案文本的检查和修订。

技术领域

本发明属于流程挖掘领域，具体涉及一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法。

背景技术

当前的流程建模主要有三种方案：一是由领域建模专家凭借经验手动创建流程模型；二是从日志文件中通过过程挖掘算法生成流程模型；三是使用自然语言处理技术从文本中抽取流程模型。

突发事件应急响应是一个多部门多组织联动协调的复杂过程，应急响应流程对整个响应过程的有效实施具有重要的指导意义。突发事件应急响应流程模型不仅要明确表示出应急处置任务和执行部门之间的对应关系以及任务之间的执行顺序，同时要表示出多部门之间的交互协作关系和应急联动过程，而且图形化的表示形式更利于分析和管理人员对整个应急处置过程的把握。因此，只有经验丰富的应急领域专家才能构建出符合要求的应急响应流程模型。

流程挖掘方法首先通过分析信息系统的事件日志来获取流程实例的轨迹集合，再通过挖掘算法生成流程模型。流程挖掘产生的流程模型可以用来对已有的模型进行补充和改进，也可以用事件日志与已知的流程模型进行比较来完成合规性检查。已有的流程挖掘算法已经比较成熟了，但这种方案的数据源是结构化的事件日志，必须从信息系统中获取。

已有的从自然语言文本抽取流程模型的方案只针对英文，抽取对象包括实体元素和关系元素，实体元素的抽取属于词的识别，包括Actor(动作的执行者)、Action(动作)、Object(动作的执行对象)等，主要借助NLP解析工具完成。在句子的语法解析结果中，Actor对应句子的主语，Action对应句子的谓语，Object对应句子的宾语。NLP工具对英文文本的语法解析结果比较好，但存在大量的被动句和需要指代消解的句子成分，实体对象抽取主要取决于指代消解和被动语态的解析的结果。关系元素的抽取首先需要通过分析语料数据构建流程关系词字典，然后采用字符匹配的方式完成关系元素的抽取，这种方法缺乏普遍适用性，且分析文本需要耗费大量的时间和精力。因此，这种方案的流程模型实体元素抽取容易，但关系元素抽取不仅难度大且可移植性比较差。

综合分析以上三种方法，第一种专家建模的方案生成的流程模型正确且可用性强，但是寻找这种应急领域流程建模专家的难度太大。第二种方法从事件日志中挖掘过程模型，已有的过程挖掘算法已经很成熟了，但对于缺少信息系统的突发事件应急处置过程来说，无法获取相关的事件日志数据。第三种方法的抽取对象与预案文本差异性大，不适用于应急预案文本的抽取过程。

发明内容

针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种从突发事件预案中自动抽取应急响应流程模型的方法，采用应急预案文本段落结构树构建模块、四级响应启动条件表达式抽取模块、流程模型实体元素抽取模块、流程模型关系元素抽取模块、应急响应流程树生成模块和应急响应流程有向图模型生成模块；

应急预案文本段落结构树构建模块，被配置为用于获取预案文本的结构信息；

四级响应启动条件表达式抽取模块，被配置为用于获取四级响应子流程执行条件；

流程模型实体元素抽取模块，被配置为用于获取应急响应任务；