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摘要：應急預案的存儲形式以紙質文本和電子文檔為主，但面臨著數(shù)字化程度不夠深入、檢索效率低下以及智能關聯(lián)性不強等挑戰(zhàn)。為了克服這些局限，本文提出了一種基于本體論與深度學習技術的城市軌道交通應急預案數(shù)字化新方法。此方法的核心在于對突發(fā)事件消息文本中的關鍵要素，并將這些要素與預案中處置方案的要點屬性進行智能匹配，從而生成針對性的應急處置要點。