基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法
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摘要：虽然知识图谱已广泛应用于各个领域，但在煤矿安全方面，尤其在煤矿井下不安全行为方面的研究较少。构建了一种自底向上的煤矿井下不安全行为知识图谱。首先，采用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别，采用RoBERTa进行词语向量化，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）对向量进行标注，提高网络模型对上下文特征的捕捉能力，通过多层感知机（MLP）解决煤矿井下不安全行为数据集数据量不足的问题，采用条件随机场（CRF）模型解决前面存在的单词关系不识别问题，并捕获全文信息和预测结果。（剩余15135字）