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基于安全检查文本数据的风险分级预警方法研究

邹小飞  
【摘要】:现如今商业智能、人工智能飞速发展,如果能将机器智能与安全有机结合并形成安全智能,那将是安全发展史的一伟大突破。自然语言的深度研究在情感分析、人工智能、文本分类等领域都取得了长足的进步,这也为使用自然语言相关技术处理安全检查文本数据提供了可行性依据。多次的隐患排查或安全检查积累了大量隐患文本数据,当前存在的问题是这些文本数据大多仅供存储和查询使用,而真正能反映建材行业规律的有价值的信息并没有得到充分的挖掘。因而本文旨在将NLP技术运用到安全相关文本信息的处理中,通过分析普通隐患文本表达语句,挖掘其中有价值隐藏信息,优化企业安全管理。以建材行业安全检查得到的文本数据为研究对象,在研究总结了前人研究成果的基础上,本论文重点探讨了如何最大化利用海量繁杂的隐患数据以及如何挖掘隐患的表现形式两大问题。首先,对安全检查文本数据的挖掘流程进行了分析,先是做了数据的预处理工作,包括描述文本长度分布、数据增强、建材安全领域词库构建等具体内容,接着对隐患实体的识别思路以及更加细化的处理分析进行了介绍。然后,对如何用一种更加形象直观的方式将这些经过处理和分析后的信息呈现给安全决策者这一问题作了阐述。探索性地应用NLP相关技术,并结合Python编程语言,对这些数据进行详细分析,对最后的分析结果进行可视化展示。分析的主要内容有Word2vec词向量模型训练,隐患文本关键词关联分析以及基于K-Means算法的隐患风险聚类分析。展示的主要内容有隐患高频词词云,常见隐患分布树图,常见隐患描述类别分析等以及聚类结果中不同主题的关联句子云。最后,探讨了安全生产预警系统的构建思路,以及如何优化企业隐患排查与治理工作。针对不同的隐患分类,提出个性化的预警防控措施,如:企业当重视安全教育培训活动的开展,重视相应制度及应急预案的制定,避免出现发生事故时因员工自救能力薄弱导致伤亡发生等问题。为安全管理人员提供一些决策上的理论支持,全面提升本质安全水平,推动安全发展。


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