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根据【关键词:LDA主题模型,空中交通管理,语义网络,风险管理,管制运行安全】搜索到相关结果 2 条
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民航不安全事件报告危险源识别模型
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作者:
王洁宁
张聪俊
张钰涵
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
LDA主题模型
民航不安全事件报告
Word2Vec模型
相似度
危险源识别
安全管理工程
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描述:
为了识别民航不安全事件的发生原因,从民航不安全事件报告出发,提出了一种基于LDA主题模型和Word2Vec模型的民航不安全事件报告危险源识别模型。首先,构建危险源标签分类表,选取民航不安全事件报告与Wiki中文数据库作为数据源,然后利用LDA主题模型得出民航不安全事件报告的主题概率分布与词概率分布,最后利用Wiki中文数据库训练Word2Vec模型得到词向量,进而计算文档主题与不同危险源标签之间的相似度,得出民航不安全事件报告的危险源分类。结果表明,该模型的精准率为77. 7%、召回率为86. 8%、F为82. 0%,能够有效识别各民航不安全事件报告的危险源。
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民航不安全事件报告危险源识别模型
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作者:
王洁宁
张聪俊
张钰涵
来源:
安全与环境学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
LDA主题模型
民航不安全事件报告
Word2Vec模型
相似度
危险源识别
安全管理工程
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描述:
为了识别民航不安全事件的发生原因,从民航不安全事件报告出发,提出了一种基于LDA主题模型和Word2Vec模型的民航不安全事件报告危险源识别模型。首先,构建危险源标签分类表,选取民航不安全事件报告与Wiki中文数据库作为数据源,然后利用LDA主题模型得出民航不安全事件报告的主题概率分布与词概率分布,最后利用Wiki中文数据库训练Word2Vec模型得到词向量,进而计算文档主题与不同危险源标签之间的相似度,得出民航不安全事件报告的危险源分类。结果表明,该模型的精准率为77. 7%、召回率为86. 8%、F为82. 0%,能够有效识别各民航不安全事件报告的危险源。