水电工程施工安全隐患多标签文本智能分类方法OA北大核心CSTPCD
水利水电工程施工安全隐患体量大、形式多元、类型多样,同一隐患可能涉及多个类型,且隐患类型的界定存在模糊不清的现象。隐患分类多以人工经验为主导,极易导致隐患管理混淆,增加了隐患管理的难度。针对上述问题,本文提出了一种水电工程施工安全隐患文本多标签智能分类方法。首先,利用ALBERT模型对文本信息进行编码,实现非结构化安全隐患文本的高精度量化;然后,以文本量化结果为基础,考虑安全隐患中文本内容权重,利用Attention机制改进的双向门控循环单元(B…查看全部>>
周佳一;郑霞忠;田丹;陈云
三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北宜昌443002三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北宜昌443002中国长江三峡集团有限公司,武汉430010三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北宜昌443002
水利科学
水电工程施工安全隐患文本多标签智能分类ALBERT双向GRUAttention机制
《水力发电学报》 2024 (11)
P.114-124,11
国家自然科学基金(52209163)湖北省水电工程施工与管理重点实验室开放基金(2023KSD09)。
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