本發(fā)明屬于安全管理與事故預(yù)防，尤其涉及一種基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有技術(shù)中，隱患事故的關(guān)聯(lián)度評估方法通常依賴于專家經(jīng)驗或簡單的統(tǒng)計分析來確定隱患與事故之間的關(guān)聯(lián)度。這些傳統(tǒng)方法具有一定的局限性，難以系統(tǒng)化地處理復(fù)雜的隱患和事故數(shù)據(jù)，尤其是在大規(guī)模隱患庫或事故庫的情況下，難以實現(xiàn)對隱患和事故之間復(fù)雜關(guān)系的有效挖掘和量化。此外，現(xiàn)有方法往往缺乏對隱患文本的深層次語義理解和分析，無法準(zhǔn)確捕捉隱患描述的細(xì)微差異，從而導(dǎo)致隱患關(guān)聯(lián)度評估的準(zhǔn)確性不高。

2、一些現(xiàn)有技術(shù)嘗試使用事故樹分析法來分析事故原因及其關(guān)聯(lián)的隱患，但此類方法僅能針對具體事故樹中的隱患進行權(quán)重分配，難以在更大范圍的隱患數(shù)據(jù)中尋找隱患與事故之間的關(guān)聯(lián)性。此外，現(xiàn)有的聚類算法在處理隱患文本時，常常依賴人工設(shè)定的特征或簡單的文本匹配方法，無法充分利用隱患描述中的語義信息，導(dǎo)致在隱患文本的聚類和相似度計算上準(zhǔn)確性不足。

3、因此，現(xiàn)有技術(shù)在隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方面仍面臨以下主要問題：1)缺乏有效的隱患和事故關(guān)聯(lián)權(quán)重評估機制；2)對大規(guī)模事故庫和隱患庫的管理和分析能力不足，無法提供精確的隱患關(guān)聯(lián)度等級評定。針對上述問題，亟需一種基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的新方法，能夠有效地構(gòu)建隱患文本樹模型并通過生成模型實現(xiàn)隱患相似度的計算，從而更加精準(zhǔn)地評估隱患與事故之間的關(guān)聯(lián)度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對相關(guān)技術(shù)中存在的不足之處，本發(fā)明提供了一種基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，實現(xiàn)了隱患文本的深度語義分析與隱患事故關(guān)聯(lián)度的精確評估，解決了現(xiàn)有評估方法在準(zhǔn)確性不足的問題。

2、在一種可能的實施方式中，提供了一種基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，包括以下步驟：

3、s10、事故庫構(gòu)建：收集事故案例，采用事故樹分析方法識別每個事故案例的直接原因和間接原因，分析事故樹中的隱患與事故結(jié)果之間的關(guān)系，為每條隱患確定事故權(quán)重，將所有事故樹中的隱患及其對應(yīng)的權(quán)重整合起來，構(gòu)建事故數(shù)據(jù)庫；

4、s20、隱患文本句向量提取：對隱患描述進行文本預(yù)處理，使用預(yù)訓(xùn)練的bert模型提取每條隱患描述的句向量；

5、s30、隱患文本樹構(gòu)建：逐級建立隱患文本樹，進行k-means聚類，將隱患描述按相似性分組，構(gòu)建層次化的隱患文本樹，并生成隱患文本-索引序列數(shù)據(jù)集；

6、s40、隱患索引序列生成模型構(gòu)建及訓(xùn)練：選擇transformer生成式模型框架構(gòu)建隱患索引序列生成模型，使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集對模型進行訓(xùn)練，基于隱患文本的語義信息預(yù)測其在隱患文本樹中的索引序列；

7、s50、隱患相似度計算：將預(yù)處理后的隱患文本輸入訓(xùn)練好的生成式模型中，生成對應(yīng)的索引序列，根據(jù)索引序列在隱患文本樹中定位相應(yīng)的隱患節(jié)點，計算與事故隱患的文本相似度；

8、s60、隱患事故關(guān)聯(lián)度評估：根據(jù)當(dāng)前隱患與事故庫隱患的相似度及其相應(yīng)事故權(quán)重，計算當(dāng)前隱患導(dǎo)致事故發(fā)生的關(guān)聯(lián)度權(quán)重，并評定其關(guān)聯(lián)度等級。

9、在一種可能的實施方式中，在s20中，對隱患描述進行文本預(yù)處理，包括去除停用詞和標(biāo)點符號，進行詞干提取和詞形還原；

10、隱患文本句向量提取還包括：使用預(yù)訓(xùn)練的bert模型提取每條隱患描述的句向量，捕捉文本中的深層語義信息。

11、在一種可能的實施方式中，在s30中，隱患文本樹構(gòu)建，包括：

12、按照設(shè)定的每級n個節(jié)點，其中，n為20，每個節(jié)點最多包含m條隱患規(guī)則，其中，m為50，對隱患描述進行k-means聚類；

13、如果某個聚類中的隱患數(shù)量超過m條，則繼續(xù)將該聚類分為n個子聚類，每個子聚類中最多包含m條隱患，直到所有聚類都少于m條隱患時停止。

14、在一種可能的實施方式中，在s50中，計算與事故隱患的文本相似度，包括：計算當(dāng)前隱患節(jié)點在隱患文本樹中距離最近的事故隱患節(jié)點，然后根據(jù)兩節(jié)點的最近祖先節(jié)點距離的倒數(shù)計算相似度。

15、在一種可能的實施方式中，在s50中，

16、使用lca算法求兩葉子節(jié)點u和v和最近公共祖先w的深度；

17、使用如下公式來計算兩節(jié)點的最近祖先節(jié)點距離：

18、distance(u，v)＝depth(u)+depth(v)-2×depth(w)，取倒數(shù)即為相似度；

19、depth(u)和depth(v)分別表示節(jié)點u和v在樹中的深度，depth(w)表示最近公共祖先w的深度；

20、距離distance(u，v)越小，相似度越高。

21、在一種可能的實施方式中，在s10，事故庫構(gòu)建中，從安全事故報告、行業(yè)數(shù)據(jù)庫和政府發(fā)布的事故數(shù)據(jù)中收集事故案例。

22、在一種可能的實施方式中，在s10中，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫包含了每一條隱患的描述和權(quán)重，以及隱患之間的關(guān)系以及它們與事故結(jié)果之間的聯(lián)系：

23、

24、其中，d(t)隱患在事故樹中的深度，dmax事故樹最大深度，f(di,t)隱患在事故樹中的權(quán)重。

25、基于上述技術(shù)方案，本發(fā)明的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，本發(fā)明的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，通過以下步驟解決了隱患與事故關(guān)聯(lián)度評估的難題：首先，通過收集事故案例并使用事故樹分析方法，識別事故的直接原因和間接原因，構(gòu)建了包含隱患及其權(quán)重的事故庫；接著，使用bert模型對隱患描述進行文本處理，提取深層語義信息，并通過k-means聚類構(gòu)建層次化的隱患文本樹，生成隱患索引序列；在此基礎(chǔ)上，利用transformer生成模型預(yù)測隱患在文本樹中的索引位置，計算當(dāng)前隱患與事故庫中隱患的相似度；最后，結(jié)合隱患的相似度和事故庫中的隱患權(quán)重，計算當(dāng)前隱患導(dǎo)致事故的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)關(guān)聯(lián)度等級評估風(fēng)險。本發(fā)明提供了一種系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的隱患關(guān)聯(lián)度評估方法，能夠有效解決隱患與事故關(guān)聯(lián)度評估難度大的問題，提升事故預(yù)防和隱患管理的準(zhǔn)確性與效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s20中，對隱患描述進行文本預(yù)處理，包括去除停用詞和標(biāo)點符號，進行詞干提取和詞形還原；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s30中，隱患文本樹構(gòu)建，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s50中，計算與事故隱患的文本相似度，包括：計算當(dāng)前隱患節(jié)點在隱患文本樹中距離最近的事故隱患節(jié)點，然后根據(jù)兩節(jié)點的最近祖先節(jié)點距離的倒數(shù)計算相似度。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s50中，

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s10，事故庫構(gòu)建中，從安全事故報告、行業(yè)數(shù)據(jù)庫和政府發(fā)布的事故數(shù)據(jù)中收集事故案例。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，其特征在于，在s10中，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫包含了每一條隱患的描述和權(quán)重，以及隱患之間的關(guān)系以及它們與事故結(jié)果之間的聯(lián)系：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于中間索引的隱患事故關(guān)聯(lián)度評估方法，包括以下步驟：事故庫構(gòu)建，收集事故案例并構(gòu)建事故數(shù)據(jù)庫；隱患文本句向量提取，使用BERT模型提取隱患描述的句向量；隱患文本樹構(gòu)建，通過k?means聚類構(gòu)建隱患文本樹及隱患文本?索引序列數(shù)據(jù)集；隱患索引序列生成模型構(gòu)建及訓(xùn)練，使用transformer模型框架預(yù)測隱患索引序列；隱患相似度計算，生成索引序列并計算隱患文本相似度；隱患事故關(guān)聯(lián)度評估，基于相似度及事故權(quán)重評定關(guān)聯(lián)度等級。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中隱患文本語義理解不足、隱患與事故關(guān)聯(lián)權(quán)重評估機制不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：邱娟,韓榮振,趙一
受保護的技術(shù)使用者：山東省化工安全科學(xué)研究院(山東省危險化學(xué)品登記中心)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/3/20