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基于Bert的面向海洋油气生产安全领域非结构化数据的抽取方法讨论

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海洋油气生产安全一直是安全领域关注的重点问题之一.近年来,随着大数据、人工智能以及深度学习等信息化和智能化技术的飞速发展,安全风险领域逐步由人工监测转向了事前动态预警.由于海洋油气生产安全具有复杂多变性,风险的动态分析逐渐成为了众多学者研究的热点.随着行业内外安全与人工智能技术的不断突破,当今对于结构化数据分析处理已经有了很好的解决办法,但是,仍有大量非结构化数据,例如月报、事故报告等数据未能形成有效的利用,或需要面对大量的人工数据分析才能产生价值.本文针对海洋油气生产安全领域中非结构化数据展开智能识别与抽取技术的研究,提出了利用改进BERT 模型将非机构化的有效数据与信息抽取出来的智能化处理方法,便于风险动态分析技术应用的进一步研究.

宋君妍、司念亭、陶思亮、王超、孙景全

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中海油安全技术服务有限公司,天津 300450

中海石油(中国)有限天津分公司,天津 300459

海洋油气生产 安全风险 动态分析 深度学习 非结构化数据

2024

中国石油和化工标准与质量
中国化工信息中心 中化化工标准化研究所

中国石油和化工标准与质量

影响因子：0.241
ISSN：1673-4076
年,卷(期)：2024.44(2)
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