本發(fā)明涉及自然語言處理，尤其涉及一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法。
背景技術(shù)：
1、由于煤炭行業(yè)的專業(yè)性和復(fù)雜性，科技文獻(xiàn)中蘊(yùn)含著大量的行業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這些知識和經(jīng)驗(yàn)是構(gòu)建智能化煤礦的重要基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)的信息提取方法難以高效地處理這些海量的、非結(jié)構(gòu)化的科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致智能化煤礦對應(yīng)模型在生成應(yīng)答時(shí)可能出現(xiàn)偏差或異常，即生成與實(shí)際情況不符或缺乏準(zhǔn)確性的信息。故亟需一種更可靠的面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。
2、為此，本發(fā)明的第一個(gè)目的在于提出一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法，通過pdf文檔處理、標(biāo)題分級模型、面向標(biāo)題的標(biāo)識符規(guī)則庫，提高面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取的準(zhǔn)確率和效率。
3、本發(fā)明的第二個(gè)目的在于提出一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取裝置。
4、本發(fā)明的第三個(gè)目的在于提出一種電子設(shè)備。
5、本發(fā)明的第四個(gè)目的在于提出一種存儲有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。
6、為達(dá)上述目的，本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出了一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法，所述方法包括：
7、將pdf格式的煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)轉(zhuǎn)換為純文本md格式的煤炭行業(yè)文檔，并將煤炭行業(yè)文檔中每一行的行首含有的非文本標(biāo)識符刪除，以得到目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔；
8、定義面向標(biāo)題的標(biāo)識符規(guī)則庫，標(biāo)識符規(guī)則庫包括根據(jù)各級別標(biāo)題的語言類型定義的語言標(biāo)識符，以及各級別標(biāo)題各自對應(yīng)的級別標(biāo)識符；
9、利用大模型分別合成多個(gè)不同級別訓(xùn)練標(biāo)題及各級別訓(xùn)練標(biāo)題的訓(xùn)練正文，以組建標(biāo)題分類數(shù)據(jù)集，再結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語言模型，提取訓(xùn)練標(biāo)題及訓(xùn)練正文的語義特征，訓(xùn)練決策樹分類算法，以得到標(biāo)題分級模型；
10、通過標(biāo)題分級模型識別出目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔中的多個(gè)目標(biāo)級別標(biāo)題、及各目標(biāo)級別標(biāo)題的正文；
11、根據(jù)標(biāo)識符規(guī)則庫在各目標(biāo)級別標(biāo)題的行首分別添加目標(biāo)語言標(biāo)識符及各自對應(yīng)的目標(biāo)級別標(biāo)識符，結(jié)合添加目標(biāo)語言標(biāo)識符和目標(biāo)級別標(biāo)識符后的各目標(biāo)級別標(biāo)題及正文組建成標(biāo)準(zhǔn)的md文本文件；
12、根據(jù)用戶的問題請求信息，生成對應(yīng)的正則化匹配標(biāo)識符，以在所述md文本文件匹配到目標(biāo)級別標(biāo)題，并進(jìn)行目標(biāo)級別標(biāo)題下正文的定向知識分級提取，以得到問題請求信息的提取文本。
13、為達(dá)上述目的，本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出了一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取裝置，所述裝置包括：
14、轉(zhuǎn)換模塊，用于將pdf格式的煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)轉(zhuǎn)換為純文本md格式的煤炭行業(yè)文檔，并將煤炭行業(yè)文檔中每一行的行首含有的非文本標(biāo)識符刪除，以得到目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔；
15、定義模塊，用于定義面向標(biāo)題的標(biāo)識符規(guī)則庫，標(biāo)識符規(guī)則庫包括根據(jù)各級別標(biāo)題的語言類型定義的語言標(biāo)識符，以及各級別標(biāo)題各自對應(yīng)的級別標(biāo)識符；
16、訓(xùn)練模塊，用于利用大模型分別合成多個(gè)不同級別訓(xùn)練標(biāo)題及各級別訓(xùn)練標(biāo)題的訓(xùn)練正文，以組建標(biāo)題分類數(shù)據(jù)集，再結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語言模型，提取訓(xùn)練標(biāo)題及訓(xùn)練正文的語義特征，訓(xùn)練決策樹分類算法，以得到標(biāo)題分級模型；
17、識別模塊，用于通過標(biāo)題分級模型識別出目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔中的多個(gè)目標(biāo)級別標(biāo)題、及各目標(biāo)級別標(biāo)題的正文；
18、組建模塊，用于根據(jù)標(biāo)識符規(guī)則庫在各目標(biāo)級別標(biāo)題的行首分別添加目標(biāo)語言標(biāo)識符及各自對應(yīng)的目標(biāo)級別標(biāo)識符，結(jié)合添加目標(biāo)語言標(biāo)識符和目標(biāo)級別標(biāo)識符后的各目標(biāo)級別標(biāo)題及正文組建成標(biāo)準(zhǔn)的md文本文件；
19、提取模塊，用于根據(jù)用戶的問題請求信息，生成對應(yīng)的正則化匹配標(biāo)識符，以在所述md文本文件匹配到目標(biāo)級別標(biāo)題，并進(jìn)行目標(biāo)級別標(biāo)題下正文的定向知識分級提取，以得到問題請求信息的提取文本。
20、為達(dá)上述目的，本發(fā)明第三方面實(shí)施例提出了一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行第一方面所述的方法。
21、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第四方面實(shí)施例提出了一種存儲有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行第一方面所述的方法。
22、本發(fā)明實(shí)施例提供的面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，將pdf格式的煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)進(jìn)行純文本md格式轉(zhuǎn)換后進(jìn)行行首的非文本標(biāo)識符刪除，以得到目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔；定義各級別標(biāo)題的語言標(biāo)識符以及級別標(biāo)識符組建的標(biāo)識符規(guī)則庫；訓(xùn)練出標(biāo)題分級模型；標(biāo)題分級模型識別出目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔中的多個(gè)目標(biāo)級別標(biāo)題及各自對應(yīng)的正文；多個(gè)目標(biāo)級別標(biāo)題通過標(biāo)識符規(guī)則庫進(jìn)行標(biāo)識符添加并結(jié)合正文，生成md文本文件；正則化匹配標(biāo)識符在md文本文件進(jìn)行定向知識分級提取，得到提取文本。由此，通過pdf文檔處理、標(biāo)題分級模型、面向標(biāo)題的標(biāo)識符規(guī)則庫，提高面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取的準(zhǔn)確率和效率。
23、本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。
1.一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將pdf格式的煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)轉(zhuǎn)換為純文本md格式的煤炭行業(yè)文檔，并將煤炭行業(yè)文檔中每一行的行首含有的非文本標(biāo)識符刪除，以得到目標(biāo)煤炭行業(yè)文檔，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中，在各級別標(biāo)題包括四個(gè)級別標(biāo)題的情況下，一級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為一個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符，二級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為兩個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符、三級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為三個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符、四級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為四個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大模型分別合成多個(gè)不同級別訓(xùn)練標(biāo)題及各級別訓(xùn)練標(biāo)題的訓(xùn)練正文，以組建標(biāo)題分類數(shù)據(jù)集，再結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語言模型，提取訓(xùn)練標(biāo)題及訓(xùn)練正文的語義特征，訓(xùn)練決策樹分類算法，以得到標(biāo)題分級模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在組建成標(biāo)準(zhǔn)的md文本文件之后，還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶的問題請求信息，生成對應(yīng)的正則化匹配標(biāo)識符，以在所述md文本文件匹配到目標(biāo)級別標(biāo)題，并進(jìn)行目標(biāo)級別標(biāo)題下正文的定向知識分級提取，以得到問題請求信息的提取文本，包括：
7.一種面向煤炭行業(yè)科技文獻(xiàn)的知識分級提取裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述轉(zhuǎn)換模塊，具體用于：
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，其中，在各級別標(biāo)題包括四個(gè)級別標(biāo)題的情況下，一級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為一個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符，二級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為兩個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符、三級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為三個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符、四級標(biāo)題的級別標(biāo)識符為四個(gè)預(yù)設(shè)標(biāo)識符。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，具體用于：
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置，還包括：
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述提取模塊，具體用于：
13.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
14.一種存儲有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法。