面向危险化学品的知识图谱构建研究
这是一篇关于危险化学品,知识图谱,自然语言处理,随机梯度下降,命名实体识别的论文, 主要内容为化学工业作为基石产业在推动我国的经济发展中具有重要的作用,但化学化工事故的频发,也造成了巨大财产损失和人身伤害。因此,采用自然语言处理和知识图谱实现风险可视化,从而减少甚至避免事故的发生。现今关于危险化学品的数据集及相关研究较少,使得从网络上的非结构化文本中抽取知识并构建知识图谱存在很大的困难。本文基于深度学习对此问题进行研究,具体如下:首先,爬取目标危险化学品的数据,获取描述危险化学品风险信息的语句。根据所获语句的特性,将关系作为一种实体,采用命名实体识别技术,实现合并命名实体识别和关系抽取的目的。同时,设计出符合本研究所需要的标注工具,构建危险化学品风险信息数据集。为提升模型的收敛速度,本文优化了平均随机梯度下降算法(Averaged Stochastic Gradient Descent,ASGD),得到了参数回滚平均随机梯度下降算法(Parameter Rollback Averaged Stochastic Gradient Descent,PR-ASGD)。针对平均随机梯度下降算法在语言模型中需要微调获取更优解和跳出局部最优解能力弱的问题,利用参数回滚方法动态调整模型训练中的学习步长,以增大算法跳出局部最优解的概率,得到更优解,并加速模型收敛。为快速识别出风险信息语句中的实体,本文提出一种基于PR-ASGD与BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)的模型。采用PR-ASGD算法使得模型有跳出局部最优解的能力;利用预训练模型BERT获取信息量更为丰富的词向量,并在双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)层后结合自注意力机制层,更深层次的挖掘字符间的语义信息。然后利用该模型对风险信息语句进行信息抽取,获得相应风险信息数据。最后本文构建含有风险信息的危险化学品知识图谱,并设计了知识图谱可视化查询系统。实验结果表明,在Penn Treebank数据集上使用PRASGD算法,AWD-LSTM(Averaged Stochastic Gradient Descent WeightDropped Long Short-Term Memory)模型困惑度为56.26,AWD-LSTM-Mo S(Mixture of Softmaxes)模型困惑度为53.57,对比原模型分别降低1.03%和0.87%;在CLUENER数据集、MSRA数据集、Weibo NER数据集上使用PR-ASGD算法,F1值分别为70.90%、90.54%、56.20%,相较于使用ASGD算法F1值提高了0.4%、0.35%、1.58%;提出的模型在自建的数据集中精确率、召回率、F1值分别为94.03%、95.11%、94.57%,相较其他模型效果更佳。基于危险化学品知识图谱搭建的可视化查询系统,清楚的展示各个实体间的关联关系信息,使人们在查询危险化学品相关性质时结果能够更加直观生动。
基于知识图谱的危化品智能问答系统研究
这是一篇关于知识图谱,问答系统,意图识别,槽位填充,危险化学品的论文, 主要内容为危险化学品在工业生产和科学研究中具有重要作用,促进了我国的经济发展和技术创新,同时危险化学品爆炸或泄露等带来的安全事故也对人民的生命财产安全带来了巨大的威胁。问答系统可以快速地回答相关行业用户提出的问题,从而帮助用户快速获取所需的信息,从而减少处理危险化学品事故所需要的时间,降低事故的影响。而知识图谱是一种描述实体、概念、事件及它们之间关系的结构化知识表示形式,可以帮助问答系统将问题中提到的实体链接到知识图谱中的实体,从而更准确地回答问题。意图识别(Intent Recognition)和槽位填充(Intent Recognition)是问答系统中的两个重要任务,意图识别要求识别用户在交互中表达的意图或目的。槽位填充要求在识别用户意图的基础上,从用户的语句中提取相关信息,填充到预定义的槽位中。虽然目前随着深度学习技术的发展对于意图识别和槽位填充任务已经取得了较好的效果,但是只有少部分的相关学者对两个任务进行联合建模,且联合建模的模型忽略了前者任务预测错误对于后者任务的影响。因此基于上述问题,本文提出了融合意图识别和槽位填充模型联合模型,在已经建立的危险化学品知识图谱的基础上,设计出完整的危险化学品问答系统。本文主要研究内容如下:(1)本文构建了危险化学品知识图谱,首先从国家官方数据库中获取危险化学品数据,从而对得到的结构化、半结构化、非结构化的数据进行数据清洗以及格式化,从中抽取出相应的实体、关系和属性。对于其他渠道获取的数据,采用知识合并将其融合到原始知识库中,最终将知识存储到图数据库中,建立起知识图谱为后面问答系统的答案检索提供数据的支撑。(2)本文构建了融合意图识别和槽位填充模型联合模型,在共享编码器的基础上,将句级别的意图识别优化为字级别的意图识别,将意图识别和槽位填充任务的神经网络优化为双向的LSTM,从而优化两个任务的性能,通过对比实验、消融实验在实验数据集上取得了较好的效果,最后通过引入预训练模型再一次证明了本文模型的有效性。(3)本文在以构建的知识图谱的基础上,设计出与之匹配的问答系统架构,完成危险化学品问答系统的搭建,并对问答系统的用户提问、历史提问、知识图谱可视化的界面进行展示。
基于知识图谱的危化品智能问答系统研究
这是一篇关于知识图谱,问答系统,意图识别,槽位填充,危险化学品的论文, 主要内容为危险化学品在工业生产和科学研究中具有重要作用,促进了我国的经济发展和技术创新,同时危险化学品爆炸或泄露等带来的安全事故也对人民的生命财产安全带来了巨大的威胁。问答系统可以快速地回答相关行业用户提出的问题,从而帮助用户快速获取所需的信息,从而减少处理危险化学品事故所需要的时间,降低事故的影响。而知识图谱是一种描述实体、概念、事件及它们之间关系的结构化知识表示形式,可以帮助问答系统将问题中提到的实体链接到知识图谱中的实体,从而更准确地回答问题。意图识别(Intent Recognition)和槽位填充(Intent Recognition)是问答系统中的两个重要任务,意图识别要求识别用户在交互中表达的意图或目的。槽位填充要求在识别用户意图的基础上,从用户的语句中提取相关信息,填充到预定义的槽位中。虽然目前随着深度学习技术的发展对于意图识别和槽位填充任务已经取得了较好的效果,但是只有少部分的相关学者对两个任务进行联合建模,且联合建模的模型忽略了前者任务预测错误对于后者任务的影响。因此基于上述问题,本文提出了融合意图识别和槽位填充模型联合模型,在已经建立的危险化学品知识图谱的基础上,设计出完整的危险化学品问答系统。本文主要研究内容如下:(1)本文构建了危险化学品知识图谱,首先从国家官方数据库中获取危险化学品数据,从而对得到的结构化、半结构化、非结构化的数据进行数据清洗以及格式化,从中抽取出相应的实体、关系和属性。对于其他渠道获取的数据,采用知识合并将其融合到原始知识库中,最终将知识存储到图数据库中,建立起知识图谱为后面问答系统的答案检索提供数据的支撑。(2)本文构建了融合意图识别和槽位填充模型联合模型,在共享编码器的基础上,将句级别的意图识别优化为字级别的意图识别,将意图识别和槽位填充任务的神经网络优化为双向的LSTM,从而优化两个任务的性能,通过对比实验、消融实验在实验数据集上取得了较好的效果,最后通过引入预训练模型再一次证明了本文模型的有效性。(3)本文在以构建的知识图谱的基础上,设计出与之匹配的问答系统架构,完成危险化学品问答系统的搭建,并对问答系统的用户提问、历史提问、知识图谱可视化的界面进行展示。
实验室危险化学品管理系统的设计
这是一篇关于嵌入式,危险化学品,网页,人脸识别技术,指纹识别技术的论文, 主要内容为高校实验室作为培养大学生创新能力与科研能力的基地,为科学技术的发展注入了勃勃活力。然而,近年来多发的实验室安全事故暴露出以传统方式管理危险化学品的弊端,尤其是化学危险品实验室。化学危险品,种类繁多,但用量往往是很低的,管理和储存都是需要解决的问题。不仅如此,许多危险化学品本身就存在腐蚀性、有害性、不稳定性,在使用过程中存在着多多少少的风险性,因此对于危险化学品的安全管理应当值得关注。本文设计了一种基于嵌入式的实验室危险化学品管理系统,以降低学生在实验过程中使用危险化学品时的风险,提高高校对危险化学品的管理水平。实验室危险化学品管理系统主要由Web网页、STM32终端、化学危险品柜组成。Web网页使用JSP编写,架构为常用的MVC三层架构,包括管理员后台管理系统和学生、教师使用界面。管理员可以实现账号的授予操作,学生和老师通过管理员授权的账号,可以登录,并申请相应的危险化学品。此外,学生和老师在获得账号后,需要在现场完成人脸和指纹的注册,才能拥有开锁权限。终端以STM32作为主控模块,采用指纹识别和人脸识别作为安全柜的“两道防线”,通过贝尔赛克指纹模组和Open MV实现功能。以STC89C52RC作为辅控模块,结合HX711和MFRC522采集危险化学品的质量和名称信息。通过ED2以太网模块实现终端与Web服务器的通信。设置SW-1801P振动传感器和SIM900A实现对安全柜的安全监测,当安全柜遭到非法触动,会及时向管理员发送短信。实验室危险化学品管理系统优化了传统管理危险化学品的不便,解决了过去人力监督不便的缺点,为现代实验室管理危险化学品提供了一种安全性能高、操作简单的管理模式。本文详细介绍了危险化学品管理系统在软硬件上的主要功能设计以及工作实现流程,针对各部分的功能,分别进行功能测试,对系统的综合运行情况进行叙述。测试表明危险化学品管理系统符合设计初衷,功能实现正常。在一定程度上,极大的优化了管理员和用户的交互性和使用体验,可以实现远程控制和实时监控。
基于SSH框架的在线培训系统的设计与实现
这是一篇关于在线培训,危险化学品,管理考核系统的论文, 主要内容为随着人类生产领域的不断拓展和人类生活的不质量的不断提高,化学品在人们的日常生活中出现的频率越来越高,使用的品种、和化学品的数量也在迅速增加,近几年来化学品的经营、运输、储存、使用及废弃物处置所涉及的单位、人员和场所发生了极大的变化和扩大。在去年天津的“812”特大危险化学品爆炸事件后,如何最大限度的普及和加强对化学品、尤其是危险化学品的使用和管理,降低其危害和污染的风险已经引起了各个部门的重视。对于涉及到的各个相关企事业单位及部门的操作人员来说,正规而全面的危险化学品培训在当前的工作中就更显得尤为重要,但由于有资质的相关专业培训人员有限,且培训需求人员众多,涉及行业领域范围较大。这些限制因素都给短时期内开展此类培训带来了一定难度。本文采用自顶向下的结构化的系统分析方法,使用SQL Server 2008作为后台数据库,利用J2EE技术设计实现了一个功能全面的危险化学品在线培训平台。本文首先通过对危化品在线培训管理等相关的技术理论、数据库技术和计算机网络技术的深入研究和学习,根据危化品在线培训管理系统是实际业务情况,对系统功能需求进行详细分析,并且对系统的数据库和系统总体架构进行了详细设计。其次,以需求调研为出发点,从技术角度来划分在线培训系统功能模块,采用成熟先进的开发技术来编码开发,实现系统若干功能,包括登陆、学员、教师、考试管理等。最后对危化品在线培训管理系统进行了性能测试和系统安全性测试。本文设计实现的危险化学品在线培训系统具有人机交互界面友好、系统对用户请求应答及时、数据信息处理能力强、系统运行期间维护成本低等特点,通过本文开发的在线培训系统为员工的危险化学品在线培训提供了强有力的理论基础和技术支持,根据系统实际运行效果证明,本系统运行稳定,能够满足危险化学品在线培训的实际需求,很大程度上提高了培训效率。
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