燃气管道应急管理领域专用词典的构建与应用研究学术报告
作者及机构
本研究由北京邮电大学智能工程与自动化学院的Xinghao Zhao（第一作者兼通讯作者）和Yanzhu Hu、中国标准化研究院的Tingxin Qin与Wang Wan，以及北京工业大学都柏林国际学院的Yudi Wang合作完成。研究成果于2024年9月9日发表于开放获取期刊《Applied Sciences》（2024年第14卷，第8094页），主题为“通过知识融合构建燃气管道网络应急管理领域专用词典”（A Domain-Specific Lexicon for Improving Emergency Management in Gas Pipeline Networks through Knowledge Fusing）。
学术背景
燃气管道网络是城市能源供应的核心基础设施，但其突发事故可能导致严重的人员伤亡、财产损失及环境破坏（如甲烷泄漏引发的爆炸或窒息风险）。尽管中国正推进燃气管道智能化管理，但企业数字化水平低、安全信息共享效率不足仍是主要挑战。现有研究在领域专用词典构建中面临计算复杂度高、跨领域适应性差等问题。为此，本研究旨在开发一种融合统计方法与深度学习的混合技术，构建燃气管道应急管理专用词典，以支持风险分析、智能决策和事故溯源。
研究目标
1. 创建首个燃气管道应急管理领域专用词典，嵌入领域知识权重。
2. 基于中文BERT模型（Chinese-RoBERTa-wwm-ext）微调，提升语义捕捉能力。
3. 提出改进的TF-IDF算法与深度学习结合的混合方法，优化术语提取效率。
研究流程与方法
1. 数据收集与预处理
- 数据来源：政府调查报告（2134份，2002–2023年）、企业内部数据、法律法规、国家标准（589份）、风险清单（209条）、新闻及学术文献，总计4.95GB。
- 预处理：采用OCR技术提取PDF文本，使用PyCorrector工具纠错，存储为HDF5格式。
2. 候选词筛选
- 改进的TF-IDF算法：通过对数缩放平滑词频（避免高频词主导），公式为：
[ \text{TF-IDF} = (1 + \log(f_{t,d})) \times \log\left(1 + \frac{N}{df(t,d)}\right) ]
筛选标准包括：平均TF-IDF值前200词、文档出现频率>10%、自定义停用词表（融合百度、搜狗、哈工大词表）。
- 输出示例：高频词如“施工”（TF-IDF=0.878）、“液化石油气”（0.777）、“管道腐蚀”（0.822）。
3. 领域知识嵌入模型微调
- 模型架构：Chinese-RoBERTa-wwm-ext，参数包括12层Transformer、768维隐藏层、GELU激活函数。
- 训练细节：采用全词掩码（Whole Word Masking, WWM）策略，15%随机掩码率，6轮训练（共82,524步），损失值从1.4降至0.8（图7）。
4. 词典扩展
- 相似度计算：基于余弦相似度，从标准术语和风险清单中扩展近义词（如“第三方施工”与“施工人员”相似度0.795）。
- 最终词典：合并候选词、标准术语、风险词及相似词，经去重后收录4646词，其中双字词占54%（图5）。
5. 评估与可视化
- 术语权重分析：词典为术语赋予领域权重（如“安全”权重从0.534提升至0.999）。
- 词嵌入聚类：通过t-SNE降维显示，人为因素（蓝色）、设备因素（红色）与其他因素（绿色）在二维空间显著分离（图8），验证词典的语义区分能力。
主要结果
1. 词典规模与结构：覆盖4646词，最长术语为“焊机内无压冷却时间或移除焊机后冷却时间”（焊接操作专业术语）。
2. 模型性能：微调后BERT在案例匹配任务中准确率达95%（如匹配“恩施市‘7.20’天然气泄漏爆炸”与相似历史案例）。
3. 混合方法优势：改进的TF-IDF结合BERT较传统方法（如Word2Vec）显著提升术语提取精度（表4）。
结论与价值
科学价值：
- 提出“统计+深度学习”混合框架，解决领域术语稀疏性问题。
- 微调的中文BERT模型首次应用于燃气管道应急领域，增强语义理解。
应用价值：
- 词典支持事故原因分析（如“管道腐蚀”关联16类子术语）、风险评估及应急决策。
- 公开数据（HDF5格式）与代码（Hugging Face库）促进后续研究。
亮点
1. 首创性：首个燃气管道应急专用词典，填补领域空白。
2. 方法创新：改进TF-IDF算法与领域适配的BERT微调策略。
3. 工程意义：为智能预警系统（如风险感知、早期预警）提供术语基础。
其他发现
- 长尾术语（如6字以上词）占比5.4%，反映技术文档的专业性需求。
- 第三方施工与违规操作是事故主因（占报告事故50%以上），词典对此类术语赋予高权重（表7）。
（注：图表及公式引用详见原文图1–8及表1–9。）