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。
