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龙图腾网获悉应急管理部信息研究院申请的专利基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及系统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：CN114386429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111580046.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及系统是由王鹏;付恩三;田乐逍;陈佳林;疏礼春;王刚;王新会;张倩;汪鹏设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及系统，该方法包括如下步骤：根据预先构建的煤矿特征提取模型，提取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据中的煤矿特征数据，作为煤矿风险预测训练集；将煤矿风险预测训练集输入到逻辑回归模型中进行训练，获得煤矿风险预测模型；根据煤矿特征提取模型，提取煤矿隐患文本信息和测点数据中的煤矿特征向量，作为煤矿风险评价数据；调用煤矿风险预测模型，对提取的煤矿风险评价数据进行风险预测。本申请充分考虑煤矿文本数据和测点数据的融合，建立事故风险与隐患的动态关联关系，对煤矿井下隐患风险实时跟踪，提升煤矿安全管理水平及隐患处置效率，阻断事故发生关键链路，降低煤矿灾害事故风险。

本发明授权基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义识别的煤矿灾害风险预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据； 根据预先构建的煤矿特征提取模型，提取历史煤矿事故数据和煤矿非事故数据中的煤矿特征数据，作为煤矿风险预测训练集； 将煤矿风险预测训练集输入到逻辑回归模型中进行训练，获得煤矿风险预测模型； 获取煤矿隐患文本数据和测点实时数据； 根据煤矿特征提取模型，提取煤矿隐患文本数据和测点实时数据中的煤矿特征向量，作为煤矿风险评价数据； 调用煤矿风险预测模型，对提取的煤矿风险评价数据进行风险预测，获取煤矿风险预测评价结果； 其中，预先构建煤矿特征提取模型的方法包括如下子步骤： 获取隐患文本向量训练集； 将隐患文本向量训练集划分为训练集和测试集，采用训练集训练SVM分类模型，获取文本隐患分类模型，采用测试集对文本隐患分类模型进行测试，优化文本隐患向量，获得优化后的文本隐患向量； 获取测点隐患向量，组合测点隐患向量和文本隐患向量，获得煤矿特征向量； 其中，获取隐患文本向量训练集的方法包括如下子步骤： 获取人工标注的隐患文本训练集； 对隐患文本训练集进行预处理； 对预处理后的隐患文本训练集进行向量化处理，得到隐患文本向量训练集； 其中，对预处理后的隐患文本训练集进行向量化处理的方法为：采用TF-IDF计算方法对隐患文本训练集中的文本型的数据进行计算，实现隐患文本训练集中的文本型数据的向量化处理； TF-IDF计算方法如下： TF-IDF＝TF*IDF； 其中，TF表示词频，代表词条t在文档中出现的频率；IDF表示逆文本频率指数，IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是隐患文本中出现关键词的次数n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力，tfi,j表示第j篇文档中第i个词的词频；ni,j表示第i个词在第j篇文档中出现的次数；∑knk,j表示第j篇文档中所有词汇出现的次数总和；idfi表示第i个词的逆文本频率指数；D代表文档；|D|表示文档的总数；|{j,ti∈Di}|表示表示包含词语ti的文件数目； 其中，测点隐患向量的获取方法为： 获取煤矿测点实时数据；其中，煤矿测点实时数据包含：瓦斯、氧气、煤尘、风速和矿压； 对测点实时数据进行统计判定，将测点实时数据属于风险隐患对应的类别作为测点隐患向量。

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