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根据【关键词:
双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络,非计划事件,民航安全,文本分析,word2vec
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关键词
基于CNN-LSTM混合模型的民航
非计划事件
分析方法
作者：
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源：
计算机与数字工程
年份：
2024
文献类型 ：
期刊
关键词：
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述：
安全是民航业的核心主题，
非计划事件
是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。
非计划事件
的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高
非计划事件
的分析效率和精度，论文提出了一种基于
基于CNN-LSTM混合模型的民航
非计划事件
分析方法
作者：
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源：
计算机与数字工程
年份：
2024
文献类型 ：
期刊
关键词：
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述：
安全是民航业的核心主题，
非计划事件
是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。
非计划事件
的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高
非计划事件
的分析效率和精度，论文提出了一种基于
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