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基于多源文本挖掘的飞行事故关键风险识别
1
作者
田泽
罗帆
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第8期156-163,共8页
为提升我国民用航空飞行安全风险管控效能,精准识别引发飞行事故的关键风险因素,以微博资讯、新闻报道、航空事故调查报告为样本,开展飞行事故风险多源文本挖掘,并借助基于双向编码器的主题模型(BERTopic)识别飞行事故风险因素;运用Word...
为提升我国民用航空飞行安全风险管控效能,精准识别引发飞行事故的关键风险因素,以微博资讯、新闻报道、航空事故调查报告为样本,开展飞行事故风险多源文本挖掘,并借助基于双向编码器的主题模型(BERTopic)识别飞行事故风险因素;运用Word2Vec模型和复杂网络解析风险因素的语义关联,确定关键风险因素;采用双向编码器(BERT)挖掘出引发公众最严重负面情绪的人员风险因素,并结合词频统计方法辨识低空空域的关键人员风险因素。结果表明:人员风险是导致飞行事故的关键风险,其中未严格执行操作程序、鸟击和机组成员疾病是影响飞行安全的关键风险因素;飞行机组人员未严格执行操作程序引发的公众负面情绪最为强烈,也是低空空域事故的关键人员风险因素。
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关键词
多源文本挖掘
飞行事故
关键风险
负面情绪
低空空域
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题名
基于多源文本挖掘的飞行事故关键风险识别
1
作者
田泽
罗帆
机构
武汉理工大学管理学院
出处
《中国安全科学学报》
北大核心
2025年第8期156-163,共8页
基金
国家社会科学基金重大项目资助(23ZDA117)。
文摘
为提升我国民用航空飞行安全风险管控效能,精准识别引发飞行事故的关键风险因素,以微博资讯、新闻报道、航空事故调查报告为样本,开展飞行事故风险多源文本挖掘,并借助基于双向编码器的主题模型(BERTopic)识别飞行事故风险因素;运用Word2Vec模型和复杂网络解析风险因素的语义关联,确定关键风险因素;采用双向编码器(BERT)挖掘出引发公众最严重负面情绪的人员风险因素,并结合词频统计方法辨识低空空域的关键人员风险因素。结果表明:人员风险是导致飞行事故的关键风险,其中未严格执行操作程序、鸟击和机组成员疾病是影响飞行安全的关键风险因素;飞行机组人员未严格执行操作程序引发的公众负面情绪最为强烈,也是低空空域事故的关键人员风险因素。
关键词
多源文本挖掘
飞行事故
关键风险
负面情绪
低空空域
Keywords
multi-source text mining
flight accidents
key risk
negative emotions
low altitude airspace
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源文本挖掘的飞行事故关键风险识别
田泽
罗帆
《中国安全科学学报》
北大核心
2025
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