中国安全科学学报

作者：陈述, 张超, 陈云, 张光飞, 李智

单位：1 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；2 三峡大学水利与环境学院,湖北 宜昌 443002；3 中国长江三峡集团有限公司,湖北 武汉 430010

关键词：命名实体识别,水电工程施工,安全规范,双向编码器表征法(BERT),双向长短期记忆神经网络(BILSTM),条件随机场(CRF)

基金：国家自然科学基金资助(52479127); 国家自然科学基金资助(52079073); 国家自然科学基金资助(52209163)

为准确识别水电工程施工安全规范实体,通过预训练模型中双向编码器表征法(BERT)挖掘文本中丰富的语义信息,利用双向长短期记忆神经网络(BILSTM)提取规范实体语义特征,依靠条件随机场(CRF)分析实体之间的依赖关系,构建水电工程施工安全规范的命名实体识别模型;以《水利水电工程施工安全防护技术规范》(SL714—2015)为例,计算命名实体识别模型精确率。结果表明:BERT-BILSTM-CRF模型准确率为94.35%,相比于3种传统方法,准确率显著提高。研究成果有助于水电工程施工安全规范知识智能管理,为施工安全隐患智能判别提供支撑。

来源：2024年第9期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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