基于RNN的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统-论文

安全隐患特征提取语义分析循环神经网络

针对现有煤矿安全隐患信息采集系统语义特征提取效率不高、数据采集智能化程度低等问题，提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统。该系统利用循环神经网络记忆过往认知的特点，构建基于RNN的煤矿安全隐患信息关键语义智能采集模型，以逗号为界限进行语句分割，逐句提取关键语义特征，积累过往提取特征的记忆，最终获取安全隐患特征关键词。实验结果表明：该系统具有高精准度特征提取，语义映射命中率高等特性，实现了煤矿安全隐患关键信息智能采集，提高了日常安全生产隐患排查效率，减少了煤矿安全事故的发生。

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