中国安全科学学报

作者：牛茂辉, 李威君, 刘音, 王璐

单位：1 山东科技大学 安全与环境工程学院,山东 青岛 266590；2 山东省港口集团有限公司,山东 青岛 266000

关键词：“2-4”模型(24Model),动火作业,事故致因,文本挖掘,指标体系

基金：国家自然科学青年基金资助(51904169); 山东省自然科学基金资助(ZR2023ME093)

为探究工业动火作业事故的根源,提出一种基于“2-4”模型(24Model)的文本挖掘方法。首先,收集整理220篇动火作业事故报告,并作为数据集,构建基于来自变换器的双向编码器表征量(BERT)的24Model分类器,使用预训练模型训练和评估事故报告数据集,构建分类模型;然后,通过基于BERT的关键字提取算法(KeyBERT)和词频-逆文档频率(TF-IDF)算法的组合权重,结合24Model框架,建立动火作业事故文本关键词指标体系;最后,通过文本挖掘关键词之间的网络共现关系,分析得到事故致因之间的相互关联。结果显示,基于BERT的24Model分类器模型能够系统准确地判定动火作业事故致因类别,通过组合权重筛选得到4个层级关键词指标体系,其中安全管理体系的权重最大,结合共现网络分析得到动火作业事故的7项关键致因。

来源：2025年第3期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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