【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋多参数信息提取，尤其涉及一种基于术语语义的海洋多参数信息提取方法。
技术介绍
1、随着海洋观测技术的进步和大数据时代的到来，海洋数据的收集量呈爆炸式增长。这些数据涵盖了物理、化学、生物等多个维度，对于理解海洋生态系统、预测海洋灾害、优化海洋资源开发等具有重要意义。
2、然而，海洋数据的复杂性、异构性以及术语的专业性给信息的有效提取和分析带来了巨大挑战。
3、目前的多参数信息提取方法在处理海洋数据等复杂场景时，常面临数据源稀缺与不均衡、算法泛化能力不足、实体与属性识别精度不高的缺陷，从而影响海洋多参数信息的提取速度和准确性，限制了其在海洋科学研究、环境监测和资源管理领域的使用效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，解决了多参数信息提取方法在处理海洋数据等复杂场景时，常面临数据源稀缺与不均衡、算法泛化能力不足、实体与属性识别精度不高的缺陷，从而影响海洋多参数信息的提取速度和准确性的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，包括如下步骤：
3、在现有海洋术语语义知识体系的基础上，引入先进的聚类算法和分类算法，对海洋术语进行深度学习和优化；
4、利用术语表达能力和汉语短语结构规则，优化k邻近算法，识别文本中的海洋实体及其属性；
5、通过结合领域特定词典和上下文信息，进行实体和属性提取，对提取的实体和属性进行
6、结合场景语义信息，设计最大相关性算法，评估不同参数在特定海洋事件或过程中的重要性；
7、通过多维度关联分析，将提取的参数信息与海洋结构化数据进行匹配，实现信息的多维度关联。
8、根据分析结果，输出最优化的提取内容，包括关键参数、趋势预测、异常检测。
9、其中，在“在现有海洋术语语义知识体系的基础上，引入先进的聚类算法和分类算法，对海洋术语进行深度学习和优化”中，所述方法包括如下步骤：
10、收集海洋术语及其相关描述，将数据整合到数据库中，对数据进行清洗和预处理工作，去除重复、错误或无关的信息；
11、在现有海洋术语语义知识体系的基础上，采用聚类算法和分类算法，将算法初步应用于预处理后的数据，通过交叉验证评估算法的性能；
12、基于初步实施的算法结果，构建深度学习模型，对海洋术语进行深度特征提取和分类，使用预处理后的数据对模型进行训练；
13、将深度学习模型的输出与现有的海洋术语语义知识体系相结合，更新和完善术语库，挖掘术语之间的新关系。
14、其中，在“利用术语表达能力和汉语短语结构规则，优化k邻近算法，识别文本中的海洋实体及其属性”中，所述方法包括如下步骤：
15、分析汉语的短语结构，基于大量语料库提取常见的短语结构规则，形成规则库，作为识别海洋实体及其属性的语法依据；
16、结合术语表达能力和汉语短语结构规则，设计特征选择和表示方法，将文本数据转换为算法可处理的特征向量，同时，调整knn算法的参数，并引入权重机制；
17、使用预处理后的文本数据和标注的海洋实体及其属性信息，训练优化后的knn模型，通过模型对新的文本数据进行海洋实体及其属性的识别与提取，形成结构化信息，为后续的分析和应用提供基础；
18、对识别结果进行人工验证，根据验证结果，对算法和模型进行迭代优化。
19、其中，在“通过结合领域特定词典和上下文信息，进行实体和属性提取，对提取的实体和属性进行标准化处理”中，所述所述包括如下步骤：
20、根据目标领域资料，构建包含关键实体和属性的领域特定词典，词典将作为实体和属性提取的参考基准；
21、对输入的文本进行预处理，包括去除标点符号和特殊字符的噪音、分词和词性标注；
22、利用构建好的领域特定词典，结合文本的上下文信息，进行实体和属性的提取，通过匹配词典中的关键词和短语，以及分析文本中的语法结构和语义关系，识别出目标实体和属性；
23、对提取出的实体和属性进行标准化处理，包括统一命名规范、去除同义词和近义词、确定属性的类型和取值范围，确保提取的实体和属性在后续分析和应用中具有一致性和可比性。
24、其中，在“结合场景语义信息，设计最大相关性算法，评估不同参数在特定海洋事件或过程中的重要性”中，所述方法还包括如下步骤：
25、明确需要评估的特定海洋事件或过程的场景语义信息，包括事件的类型、发生的地理环境、时间背景、相关要素及其相互关系，作为后续算法设计和参数评估的基础；
26、根据定义的场景语义信息，收集相关的海洋观测数据、历史记录、实验数据，并进行预处理和分析，获取用于算法训练和参数评估的可靠数据集；
27、基于场景语义信息和收集的数据，设计最大相关性算法，该算法量化不同参数在特定海洋事件或过程中的相关性，识别出对事件或过程影响最大的关键参数；
28、使用预处理后的数据集对最大相关性算法进行训练，并通过交叉验证、模型评估方法验证算法的准确性和可靠性；
29、利用训练好的最大相关性算法，对特定海洋事件或过程中的不同参数进行重要性评估，通过计算参数的相关性得分、贡献度指标，识别出对事件或过程影响最大的关键参数。
30、其中，在“通过多维度关联分析，将提取的参数信息与海洋结构化数据进行匹配，实现信息的多维度关联”中，所述方法包括如下步骤：
31、明确提取的参数信息的来源，同时，明确海洋结构化数据的来源，包括海洋环境数据库、历史记录、专业研究报告；
32、提取出相关的参数信息，并进行预处理，包括数据清洗、数据格式转换以及数据标准化，预处理后的参数信息与海洋结构化数据进行匹配；
33、构建海洋结构化数据的框架，框架包含所有相关的海洋数据字段，包括时间、地点、温度、盐度、流速，每个字段都有明确的数据类型和取值范围；
34、提取并预处理参数信息以及构建好海洋结构化数据框架后，进行多维度关联分析，包括识别参数信息与海洋结构化数据之间的共同特征、建立关联规则、计算关联度，通过多维度关联分析，揭示参数信息与海洋结构化数据之间的内在联系；
35、根据多维度关联分析的结果，将提取的参数信息与海洋结构化数据进行匹配，实现信息的多维度关联，包括将参数信息映射到海洋结构化数据框架中的相应字段、建立关联表或数据库。
36、其中，在“根据分析结果，输出最优化的提取内容，包括关键参数、趋势预测、异常检测”中，所述方法包括如下步骤：
37、将之前所有分析步骤得到的结果进行整理，包括数据预处理、多维度关联分析、参数评估等步骤的输出；
38、在整理好的分析结果中，提取出对目标海洋事件或过程影响最大的关键参数；
39、利用提取的关键参数，结合时间序列分析、机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“在现有海洋术语语义知识体系的基础上，引入先进的聚类算法和分类算法，对海洋术语进行深度学习和优化”中，所述方法包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“利用术语表达能力和汉语短语结构规则，优化K邻近算法，识别文本中的海洋实体及其属性”中，所述方法包括如下步骤：
4.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“通过结合领域特定词典和上下文信息，进行实体和属性提取，对提取的实体和属性进行标准化处理”中，所述所述包括如下步骤：
5.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“结合场景语义信息，设计最大相关性算法，评估不同参数在特定海洋事件或过程中的重要性”中，所述方法还包括如下步骤：
6.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“通过多维度关联分析
7.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“根据分析结果，输出最优化的提取内容，包括关键参数、趋势预测、异常检测”中，所述方法包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“在现有海洋术语语义知识体系的基础上，引入先进的聚类算法和分类算法，对海洋术语进行深度学习和优化”中，所述方法包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“利用术语表达能力和汉语短语结构规则，优化k邻近算法，识别文本中的海洋实体及其属性”中，所述方法包括如下步骤：
4.如权利要求1所述的基于术语语义的海洋多参数信息提取方法，其特征在于，在“通过结合领域特定词典和上下文信息，进行实体和属性提取，对提取的实...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑鹏飞，喻琉，梁琳，丁群安，贾仁明，邢永泽，杨阳，
申请(专利权)人：自然资源部第四海洋研究所中国—东盟国家海洋科技联合研发中心，
类型：发明
国别省市：
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