基于机器学习模型的HSE审核短文本分类技术研究

摘要：

HSE管理体系审核不符合项文本语义关系复杂,包含专业术语及缩略语,且同一不符合项往往具有多个分类标签,分类通常依赖人工分析,处理效率较低.针对此问题,利用自然语言处理技术,研究体系审核不符合项文本自动分类方法,准确进行文本分类和识别.根据业务和管理流程梳理审核不符合项分类关键词标签,划分四级结构,选取某石化公司HSE管理体系信息化审核系统不符合项数据作为初始语料库,构建辅助分类规则与专业词典,优化关键词提取算法,对比分析多种机器学习分类模型,优选最佳模型,取得了较好的分类效果.

关键词：HSE、管理体系、审核、文本分类、机器学习

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国石油化工股份有限公司炼油事业部项目;炼化企业HSE管理体系审核平台开发与应用

在线出版日期：2023-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：18-23