中国安全科学学报

作者：尚麟宇, 尹明, 肖畅, 程君

单位：1 中国铁道科学研究院集团有限公司 通信信号研究所,北京 100081；2 国能朔黄铁路发展有限责任公司, 河北 沧州 062350；3 中国铁道学会,北京 100844

关键词：宽度学习系统(BLS),铁路安全事件,文本分类,词频-逆文档频率(TF-IDF),文本挖掘

基金：国能集团科技创新项目(GJNY-20-231); 中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2020YJ044)

为预防铁路安全事件的发生,利用文本挖掘相关技术和宽度学习系统(BLS),探讨铁路安全事件分类,包括设备问题、施工问题、作业问题、外部环境问题4大类。通过清洗及结构化 314条文本数据,运用Jieba分词+自定义词表+通用停用词表完成中文分词;基于卡方检验建立223个特征词,基于词频-逆文档频率(TF-IDF)计算特征词权重;基于BLS完成事件成因分类,设计3种基于BLS的分类方法。结果表明:该系统通过挖掘铁路安全事件报告的文本信息,能够形成有效的分类模型;利用BLS自身节省算力的特性,并通过添加特征增强节点的方式,可提高分类准确性,从而提高行业管理水平。

来源：2022年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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