【技术实现步骤摘要】
本申请涉及地质预报领域，具体而言，涉及一种基于自然语言处理的地质预报生成方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在煤矿井下作业过程中，很大程度受到地质环境等因素影响，尤其是在综采、掘进过程中，可能某个地方构造，未预报或者监测到位，就会造成重大安全事故。
2、目前地质预报比较传统，例如人工观测，或是利用探测仪或者打孔检测，然后汇总各类数据，再出报告，这种方式对于人力，时间的消耗过大，并且时常受到各种人为因素的干扰，从而无法精确判断前方构造。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于自然语言处理的地质预报生成方法、装置及电子设备，用以解决了现有技术存在的上述问题，可获取到准确率较高的地质预报。
2、第一方面，提供了一种基于自然语言处理的地质预报生成方法，该方法可以包括：
3、获取目标区域的地质数据，所述地质数据包括文本数据和空间数据；
4、分别对所述文本数据和所述空间数据进行数据预处理，得到所述文本数据对应的第一结果和所述空间数据对应的第二结果；
5、采用训练好的地质预报模型，对所述第一结果和所述第二结果进行处理，生成目标地质预报。
6、在一种可能的实现中，对所述文本数据进行数据预处理，得到所述第一结果，包括：
7、对所述文本数据进行文本清洗，得到清洗结果；
8、将清洗结果进行分词处理，生成分词结果；
9、基于配置的多个目标关键字，在所述分词结果中，确定与各目标关键字具
10、将各目标关键字、相应的目标分词和目标关键字与相应的目标分词的关系组成的数据集合确定为所述第一结果。
11、在一种可能的实现中，将清洗结果进行分词处理，得到分词结果，包括：
12、对所述清洗结果进行切分，得到多个词汇序列；
13、针对任一词汇序列，对词汇序列的进行分类标识，得到目标分类标识，以及对词汇序列中每一个字符的词位进行标识，得到目标词位标识；
14、将所述各词汇序列、各词汇序列相应的目标分类标识和各词汇序列中每一个字符的目标词位标识组成的数据集合，确定为分词结果。
15、在一种可能的实现中，对所述空间数据进行数据预处理，得到所述第二结果，包括：
16、根据采掘计划，在所述空间数据中提取包括综掘方向和报告范围的目标数据；
17、将所述目标数据向量化转换，得到所述第二结果。
18、在一种可能的实现中，所述地质预报模型的训练过程包括：
19、对获取的历史地质数据进行数据预处理，得到历史第一结果和历史第二结果；其中，所述历史地质数据包括历史文本数据和历史空间数据；
20、将所述历史第一结果和所述历史第二结果作为训练样本，以及将历史地质预报作为训练标签，对深度学习模型进行训练，得到初始地质预报模型；
21、采用所述初始地质预报模型，对测试样本进行预测，得到测试结果；
22、对所述测试结果与测试样本对应的实际数据进行运算，获取预报精度；
23、若所述预报精度达到预期精度，则确定所述初始地质预报模型为地质预报模型。
24、在一种可能的实现中，对所述测试结果与测试样本对应的实际数据进行运算，获取预报精度；
25、将所述测试结果和所述实际数据转换为对应的测试结果高维向量和实际报告高维向量；
26、将所述测试结果高维向量和所述实际报告高维向量转化为相应的测试结果低维向量和实际报告低维向量；
27、计算所述测试结果低维向量和所述实际报告低维向量间的余弦相似度，得到预报精度。
28、第二方面，提供了一种基于自然语言处理的地质预报生成装置，该装置可以包括：
29、获取单元，用于获取目标区域的地质数据，所述地质数据包括文本数据和空间数据；
30、处理单元，用于分别对所述文本数据和所述空间数据进行数据预处理，得到所述文本数据对应的第一结果和所述空间数据对应的第二结果；
31、以及，采用训练好的地质预报模型，对所述第一结果和所述第二结果进行处理，生成目标地质预报。
32、在一种可能的实现中，所述处理单元包括清洗模块、分词模块、确定模块和组成模块；
33、所述清洗模块，用于对所述文本数据进行文本清洗，得到清洗结果；
34、所述分词模块，用于将清洗结果进行分词处理，生成分词结果；
35、所述确定模块，用于基于配置的多个目标关键字，在所述分词结果中，确定与各目标关键字具有相同分类标识的目标分词；
36、所述组成模块，用于将各目标关键字、相应的目标分词和目标关键字与相应的目标分词的关系组成的数据集合确定为所述第一结果。
37、第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
38、存储器，用于存放计算机程序；
39、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
40、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
41、本申请提供一种基于自然语言处理的地质预报生成方法，该方法包括：获取目标区域的地质数据，地质数据包括文本数据和空间数据；分别对文本数据和空间数据进行数据预处理，得到文本数据对应的第一结果和空间数据对应的第二结果；采用训练好的地质预报模型，对第一结果和第二结果进行处理，生成目标地质预报。该方法有利于提前指导生产作业。该模型结合三维地质(空间数据)，识别异常信息进行提取，归纳，整理，生成完整的地质预报内容，并且可以依据实际采掘情况对地质模型生成地质预报的内容准确性进行评估，从而对地质预报模型进行反馈和优化。该方法能够大大提高地质预报的效率和准确性。
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1.一种基于自然语言处理的地质预报生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述文本数据进行数据预处理，得到所述第一结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将清洗结果进行分词处理，得到分词结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述空间数据进行数据预处理，得到所述第二结果，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地质预报模型的训练过程包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述测试结果与测试样本对应的实际数据进行运算，获取预报精度；
7.一种基于自然语言处理的地质预报生成装置，其特征在于，所述装置包括：
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元包括清洗模块、分词模块、确定模块和组成模块；
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所
...【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理的地质预报生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述文本数据进行数据预处理，得到所述第一结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将清洗结果进行分词处理，得到分词结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述空间数据进行数据预处理，得到所述第二结果，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地质预报模型的训练过程包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述测试结果与测试样本对...
【专利技术属性】
技术研发人员：高冬冬，韩春雨，周杰，杜光波，
申请(专利权)人：精英数智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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