(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111580046.1 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 应急管理部信息 研究院 地址 100029 北京市朝阳区芍药居3 5号中 煤信息大厦 (72)发明人 王鹏　付恩三　田乐逍　陈佳林　 疏礼春　王刚　王新会　张倩　 汪鹏　 (74)专利代理 机构 北京卓特专利代理事务所 (普通合伙) 11572 代理人 段旺 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 16/35(2019.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及 系统 (57)摘要 本申请提供一种基于语义识别的煤矿灾害 风险预测方法及系统， 该方法包括如下步骤： 根 据预先构建的煤矿特征提取模型， 提取历史煤矿 事故数据和煤矿非事故数据中的煤矿 特征数据， 作为煤矿风险预测训练集； 将 煤矿风险预测训练 集输入到逻辑回归模型中进行训练， 获得煤矿风 险预测模型； 根据煤矿特征提取模型， 提取煤矿 隐患文本信息和测点数据中的煤矿 特征向量， 作 为煤矿风险评价数据； 调用煤矿风险预测模型， 对提取的煤矿风险评价数据进行风险预测。 本申 请充分考虑煤矿文本数据和测点数据的融合， 建 立事故风险与隐患的动态关联关系， 对煤矿井下 隐患风险实时跟踪， 提升煤矿安全 管理水平及隐 患处置效率， 阻断事故发生关键链路， 降低煤矿 灾害事故风险。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114386429 A 2022.04.22 CN 114386429 A 1.一种基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特 征在于， 该 方法包括如下步骤： 获取历史煤矿 事故数据和煤矿非事故数据； 根据预先构建的煤矿特征提取模型， 提取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据中的煤 矿特征数据， 作为煤矿风险预测训练集； 将煤矿风险预测训练集输入到 逻辑回归 模型中进行训练， 获得煤矿风险预测模型； 获取煤矿隐患文本数据和 测点实时数据； 根据煤矿特征提取模型， 提取煤矿隐患文本数据和测点实时数据中的煤矿特征向量， 作为煤矿风险评价数据； 调用煤矿风险预测模型， 对提取的煤矿风险评价数据进行风险预测， 获取煤矿风险预 测评价结果。 2.根据权利要求1所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 预先构 建煤矿特 征提取模型的方法包括如下子步骤： 获取隐患文本向量训练集； 调用预先设定的分类模型， 对隐患文本向量训练集进行训练， 得到隐患文本对应的文 本隐患向量； 获取测点隐患向量， 组合测点隐患向量和文本隐患向量， 获得煤矿特 征向量。 3.根据权利要求2所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 煤矿特 征提取模型提取煤矿特 征向量， 煤矿特 征向量包括测点隐患向量和文本隐患向量。 4.根据权利要求2所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 获取文 本隐患向量训练集的方法包括如下子步骤： 获取人工标注的隐患文本训练集； 对隐患文本训练集进行 预处理； 对预处理后的隐患文本训练集进行向量 化处理， 得到隐患文本向量训练集。 5.根据权利要求2所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 测点隐 患向量的获取 方法为： 获取煤矿测点实时数据； 对测点实时数据进行判定， 将测点实时数据属于风险隐患对应的类别作为测点隐患向 量。 6.根据权利要求1所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 获取煤 矿风险预测训练集的方法包括如下步骤： 针对每个事故类别， 获取该事故类别对应的历史煤矿事故数据； 并获取煤矿非事故数 据； 根据煤矿特征提取模型， 提取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据中的煤矿特征数 据， 作为煤矿风险预测训练集； 其中， 事故类别包括： 瓦斯事故、 水害事故、 煤尘事故和顶板事故。 7.根据权利要求1所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 煤矿事 故数据包括： 煤矿文本隐患数据及测点隐患数据， 煤矿文本隐患数据用于提取文本隐患向 量， 测点隐患数据用于提取测点隐患向量。 8.根据权利要求1所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 采用逻权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114386429 A 2辑回归模型对煤矿特 征向量的权 重进行学习， 优化煤矿特 征向量的权 重。 9.根据权利要求1所述的基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法， 其特征在于， 将煤矿 风险评价数据输入到 煤矿风险预测模型中； 煤矿风险预测模型输出 预测的煤矿 事故类别。 10.一种基于语义识别的煤矿灾害风险预测系统， 其特 征在于， 该系统包括： 训练数据获取模块， 用于获取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据； 根据预先构建的 煤矿特征提取模型， 提取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据中的煤矿特征数据， 作为煤 矿风险预测训练集； 模型构建模块， 用于将煤矿风险预测训练集输入到逻辑回归模型中进行训练， 获得煤 矿风险预测模型； 实时数据获取模块， 获取煤矿隐患文本数据和 测点实时数据； 风险评价数据获取模块， 用于根据煤矿特征提取模型， 提取煤矿隐患文本数据和测点 实时数据中的煤矿特 征向量， 作为煤矿风险评价数据； 风险预测模块， 用于调用煤矿风险预测模型， 对提取的煤矿风险评价数据进行风险预 测， 获取煤矿风险预测评价结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114386429 A 3