基于向量的矿井通风知识图谱构建与智能问答设计研究
陈梅1
李龙龙1
董锦洋1
任建业2
李雨成1
崔豫楠1
李俊桥1
1.太原理工大学安全与应急管理工程学院,山西 晋中 0306002.中车青岛四方机车车辆股份有限公司,山东 青岛 266111
摘要：为有效管理与利用煤矿海量通风信息,响应国家对煤矿智能化建设的需求,开展知识图谱与智能问答研究是矿井通风领域智能化发展的重要一步.通过爬虫和归类分析等技术,采集矿井通风领域知识数据,并结合专家知识,构建矿井通风领域知识本体模型;以矿井通风知识图谱构建为基础,利用本体模型的逻辑架构,完成了 6 935 项实体标注与竖向关系关联,进而形成矿井通风领域知识库.在此基础上,设计了基于向量的矿井通风知识图谱智能问答架构,通过对问答意图判别规则和答案模板设计,构建了基于向量的矿井通风知识图谱智能问答模型;基于对矿井通风领域专业问题筛查,优选出 200 个问题对模型适用性进行了验证.测试结果表明:构建的基于向量的矿井通风知识图谱智能问答模型整体准确率为 95%,其中单轮问答准确率97%、多轮连续问答准确率 93%.与基于规则匹配的知识图谱智能问答模型相比,基于向量的矿井通风知识图谱模型在多轮连续问答过程中具有非常明显的优势,同时,后续研究中通过融合大语言模型以进一步提高语义分析能力,有助于进一步提高问答的准确性.基于向量的矿井通风知识图谱智能问答可有效降低矿井通风人员工作强度,极大提高矿井通风管理效率,为矿井智能通风完全实现提供了重要支撑.
关键词：矿井智能通风本体模型实体类型知识图谱智能问答
分类号：TD72(矿山安全与劳动保护)
资助基金：太原市双百攻关行动第一批揭榜挂帅基金资助项目(2024TYJB0139)山西省基础研究计划(自由探索类)青年科学研究基金资助项目(202203021222132)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2025-12-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 249-256 )
英文信息