目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词...目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词抽取的双向编码器表征法和双向长短时记忆网络的深度学习模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short-Term Memory,BERT-BiLSTM)。该模型通过对不正常事件文本进行信息抽取,过滤其中无用信息,并将双向编码器表征法(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型输出的特征向量序列作为双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入序列,以对空管不正常事件文本风险识别任务进行对比试验。试验结果显示,在风险识别试验中,基于空管专业信息词抽取的BERT-BiLSTM模型相比于通用领域的BERT模型,风险识别准确率提升了3百分点。可以看出该模型有效提升了空管安全信息处理能力,能够有效识别空管部门日常运行中出现的不正常事件所带来的风险,同时可以为空管安全领域信息挖掘相关任务提供基础参考。展开更多
安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采...安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。展开更多
文摘目前,空管各类安全管理信息化平台积累了大量非结构化文本数据,但未得到充分利用,为了挖掘空管不正常事件中潜藏的风险,研究利用收集的四千余条空管站不正常事件数据和自构建的4836个空管领域专业术语词,提出了一个基于空管专业信息词抽取的双向编码器表征法和双向长短时记忆网络的深度学习模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short-Term Memory,BERT-BiLSTM)。该模型通过对不正常事件文本进行信息抽取,过滤其中无用信息,并将双向编码器表征法(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型输出的特征向量序列作为双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的输入序列,以对空管不正常事件文本风险识别任务进行对比试验。试验结果显示,在风险识别试验中,基于空管专业信息词抽取的BERT-BiLSTM模型相比于通用领域的BERT模型,风险识别准确率提升了3百分点。可以看出该模型有效提升了空管安全信息处理能力,能够有效识别空管部门日常运行中出现的不正常事件所带来的风险,同时可以为空管安全领域信息挖掘相关任务提供基础参考。
文摘安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。
