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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115759064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211483146.7，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法是由郑秀梅;李久顺;王禹;王克设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法在说明书摘要公布了：一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法。其包括构建事故信息文本库；形成事故致因词语分词规则；构成事故致因词语库；基于事故信息文本库和事故致因词语库，计算事故致因词语库中事故致因词语的权重，得到事故致因词语重要度排序等步骤。本发明提供的基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法具有如下有益效果：本发明充分利用事故文本关键信息，基于词语频次引入语句权重向量，获得词语频率修正矩阵，实现词网和句网对词语权重双重影响的综合计算，提高了事故致因关键词文本挖掘的科学性和准确性。

本发明授权一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法，其特征在于：所述基于文本挖掘的事故致因关键词抽取方法包括按顺序进行的下列步骤： 步骤1收集与拟分析主题相关的事故调查报告，构建事故信息文本库； 步骤2结合主题领域特征，构建主题领域的专业词词语库、过滤词词语库和合并词词语库，形成事故致因词语分词规则； 步骤3利用步骤2形成的事故致因词语分词规则，对步骤1构建的事故信息文本库进行分词处理，由此将事故信息文本库中的事故信息转化成易于计算机识别的结构化数据，并结合主题领域，抽取出事故信息文本库中所包含的全部事故致因词语，构成事故致因词语库； 步骤4基于事故信息文本库和事故致因词语库，计算事故致因词语库中事故致因词语的权重，得到事故致因词语重要度排序； 事故信息文本库语句向量Sentencesn×1第i个语句Si中所包含的事故致因词语库修正词向量的表达式为： 其中，表示事故致因词语频率矩阵，表示归一化矩阵，表示事故致因词语库词向量； 定义事故致因词语库词向量修正系数矩阵为： 则事故致因词语库修正词向量的表达式简化为： 则事故致因词语库词向量修正系数矩阵的迹构成事故信息文本库的事故信息文本库语句权重向量事故信息文本库语句权重向量的表达式为: 基于获得的结果，将事故信息文本库语句权重向量进行归一化计算而得到归一化权重向量表达式为： 则事故信息文本库语句向量Sentencesn×1的第i个语句Si的修正系数Ki的表达式为： Ki＝1+Yi g 其中，Yi g表示事故信息文本库第i个语句的归一化权重值； 进而，事故致因词语库词向量的第j个事故致因词语Wjj＝1,2,…m的修正频率L′j的表达式为： 其中，zijj＝1,2,…,m表示第i个语句Si中包含事故致因词语库词向量的第j个事故致因词语Wjj＝1,2,…m的数量； 进而，基于上述修正频率L′j，事故致因词语频率修正矩阵的表达式为： L′m即代表优化后的事故致因词语权重，权重值越大代表该词语是越重要的事故致因，则将该词语作为事故致因的关键词。

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