油田环保安全领域标准智能问答关键技术研究.pdf
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1、49STANDARD SCIENCE2024,No.4摘要:油田环保安全领域标准对于规范和引导油田行业安全生产、绿色发展和效率提升具有重要意义。油田环保安全领域标准知识复杂程度较高,难以形成对标准数字知识的双向理解路径,为有效解决上述问题,本论文进行油田环保安全领域标准智能问答关键技术研究。首先,进行FAQ引擎设计,包括研究基于语义相似度的问题快速匹配技术、基于深度学习的相似度重排技术,对用户行为进行评分;其次,进行KGQA引擎设计,包括研究语义库设计模型和基于Graph的搜索匹配模型;最后,设计多引擎加权打分机制,能够实现油田环保安全领域标准智能问答。关键词:油田环保安全领域,标准,智能问答
2、DOI编码:10.3969/j.issn.1674-5698.2024.04.009Research on Intelligent Q&A Technology for Oilfield Environmental Protection and Safety StandardsLU Xiao-hui1 WANG Kai-yue2(1.Safety Supervision Department of China Petroleum and Chemical Corporation2.Technology Inspection Center of Shengli Oilfield,SINOPEC,
3、Dongying,Shandong,China)Abstract:The standards in the field of oilfield environmental protection and safety are of great significance for regulating and guiding the safety production,green development,and efficiency improvement of the industry.The standard knowledge in this field is relatively compl
4、ex,which is difficult to be understood.To effectively solve the above problems,this paper conducts research on key technologies for intelligent Q&A of standards in the field of oilfield environmental protection and safety.Firstly,it designs the FAQ engine,including the research on the fast matching
5、techniques based on semantic similarity and similarity rearrangement techniques based on deep learning,to rate user behavior;Secondly,it designs the KGQA engine,including the research on semantic library design models and Graph based search matching models;Finally,it designs a multi engine weighted
6、scoring mechanism that can achieve intelligent Q&A in the field of oilfield environmental protection and safety standards.Keywords:oilfield environmental protection and safety field,standards,intelligent Q&A 油田环保安全领域标准智能问答关键技术研究 鲁小辉1 王凯月2(1.中国石油化工股份有限公司安全监管部;2.中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心)作者简介:鲁小辉,硕士,高
7、级工程师,研究方向为石油安全管理。王凯月,本科,工程师,研究方向为石油标准化、信息化研究。Research on Standard Application50标 准 科 学 2024年4期0 引 言随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展和应用逐渐走向成熟,日益渗透到经济社会的各个领域。在油田环保安全领域,我国标准数字化应用水平总体处于纸质标准电子化、结构化、语义化的初级数据建设阶段,缺乏可交互标准数字化应用和探索。油田环保安全领域标准知识复杂程度较高,难以形成对标准数字知识的双向理解路径,一方面标准间的数据关联关系及数据结构复杂,可能导致机器无法准确理解人类多轮提问需求;另一方面机
8、器生成内容可能不符合人的阅读和理解逻辑,导致人类无法高效全面理解机器生产的内容,造成人员提出的问题与机器给出的答案不匹配等问题。针对上述不足,本文旨在深入探讨油田环保安全领域标准智能问答的关键技术。首先聚焦于FAQ(Frequently Asked Questions)引擎的设计。这一阶段主要包括基于语义相似度的问题快速匹配技术的研究,以及基于深度学习的相似度重排技术。这些技术的目的是为了更准确、迅速地识别和匹配用户提出的问题。此外,研究还涉及对用户行为进行评分,这有助于了解用户需求,从而提高问答系统的效率和准确性。其次,文章着眼于KGQA(Knowledge Graph Question A
9、nswering)引擎的设计。在这一部分,研究集中于语义库设计模型和基于图(Graph)的搜索匹配模型的开发。这些模型旨在利用知识图谱,以更加复杂和高级的方式处理和回答问题,使得答案更为精确和全面。最后,研究提出了一种多引擎加权打分机制的设计。这种机制能够综合FAQ引擎和KGQA引擎的优势,通过加权打分来确定最优的回答方案。通过这种方法,可以实现更为高效和准确的油田环保安全领域标准智能问答,从而大幅提升信息检索和问题解决的质量。整体而言,本研究在智能问答技术领域为油田环保安全标准的应用提供了一种新的视角和方法论。1 研究现状综述在这个信息爆炸与科技高速发展的时代,如何从繁杂的海量数据中提取准确
10、所需信息,成为了研究的重点。全问答(question answering,QA)作为解决这一问题的关键手段之一,通过对数据信息进行检索、分析,最终向用户提供问题的答案或相关信息。问答系统在语言建模的核心挑战在于如何更好地理解和处理自然语言。其中,词嵌入(word embedding)方法扮演了重要角色。词嵌入是一种将词语转换为向量的技术,可以使计算机更好地理解词语之间的关系和含义。传统的词嵌入方法主要包括Mikolov T等人于2013年提出的Word2Vec1和Pennington J等人于2014年提出的GloVe2模型。Word2Vec模型是通过将词汇量化为向量,实现了对词语之间关系的定
11、量度量,主要包括连续词袋模型(CBOW)和跳跃模型(skip-gram)两种模型。在CBOW模型中,通过上下文来预测目标单词;而在skip-gram模型中,则是通过目标单词来预测上下文。这两种模型都能有效地捕捉词与词之间的联系。GloVe模型则与Word2Vec有所不同。GloVe更加关注单词同时出现的概率比率,而非简单地关注共现概率分布。它的特点在于不需要计算共现次数为零的单词对,从而减少了计算量和数据存储空间。GloVe通过分析整个数据集的词汇共现信息,从而更好地捕捉到单词间的全局关系。这两种方法都在问答系统的语言理解能力提升上起到了关键作用。通过这些先进的词嵌入技术,问答系统能够更有效地
12、处理复杂的语言信息,更准确地理解用户的问题,并提供相关的答案。然而,这些传统的词嵌入方法在处理词义多样性、上下文灵活变化等方面还存在局限性,这也推动了后续如BERT3等更先进的语言表示模型的发展。BERT是一个具有里程碑意义的自然语言处理(NLP)模型,由Google在2018年推出。它的核心是采用了生成式的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)和双向Transformer结构。BERT的训练分为两个阶段,首先是预训练阶段,BERT在大规模的数据集(如:BooksCorpus和英语维基百科4)上进行无监督学习,这一阶段的目的是让模型学习语言的基本规律和模式;其次是微
13、标准应用研究51STANDARD SCIENCE2024,No.4调阶段,针对特定的NLP任务(如:情感分析、问答系统、命名实体识别等),将任务相关的数据输入到预训练好的BERT模型中,并进行参数的微调,使模型适应特定的任务。问答系统想要满足用户需求,主要需处理3个问题:问题分析、信息检索和答案生成。根据问答系统信息源的数据类型的不同,可将问答系统分为:(1)数据来源于结构化知识图谱的问答系统;(2)数据来源于对话、问答对的基于问答对的问答系统;(3)数据来源于自由文本的基于机器阅读理解的问答系统。其中,关于基于知识图谱问答系统的应用,大多集中在特定领域,如:医疗领域、金融投资领域、电商领域、
14、聊天机器人领域等。基于问答对的问答系统使用较为普遍,早期美国在为用户提供航班信息时开发的SLS项目,欧盟开发的列车时刻信息系统和保险合约查询电话呼叫中心等5。目前,各大IT公司也开发了各种聊天机器人,如:苹果的Siri、微软小冰、小米、小爱等。基于机器阅读理解的问答系统是由计算机自动根据给定的语料资料来回答用户所提出的问题,目前受到了越来越广泛的关注,与FAQ、KBQA等优势互补,形成更完备、更智能的问答系统。油田环保安全领域标准智能问答技术研究面向特定领域,相较于一般的智能问答系统具有更高的专业性和准确性。因此,油田环保安全领域标准问答系统在构建过程中,重点采用基于知识图谱、基于机器阅读理解
15、的方法来开展智能问题系统研究。2 油田环保安全领域标准智能问答引擎 设计2.1 FAQ引擎(1)工作原理FAQ引擎是基于常见问题的相似比对引擎,主要涉及收集并组织常见问题及其答案,然后通过用户界面使用户能够搜索或浏览这些问题。当用户提出查询时,引擎通过关键词匹配或使用自然语言处理技术来理解用户的查询意图,从而检索出最相关的答案。这些答案随后以易于理解的格式呈现给用户。此外,FAQ系统通常会收集用户反馈,以不断优化答案的准确性和相关性,有时还会集成聊天机器人来提供更实时的互动。(2)基于语义相似度的问题快速匹配技术基于语义相似度的问题快速匹配技术是一种智能技术,用于计算用户输入问题与数据库中存储
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