基于双通道双向长短时记忆网络的铁路行车事故文本分类

摘要：

铁路行车事故等级基于事故文本进行界定,具有专业词多、描述文本长短不一的特点,给事故等级分类带来挑战.针对该问题,提出一种结合双通道双向长短时记忆网络和注意力机制的铁路行车事故文本等级分类方法.首先,构建铁路事故词库,并将铁路事故文本表示为词向量和句向量;其次,设计结合词向量通道和句向量通道的长短时记忆网络结构,更加高效地抓取文本信息;最后,在词向量通道中引入静态注意力机制,进一步提升分级精度.实验结果表明,该方法在查准率、查全率和综合衡量指标三方面均取得了良好的效果,证明了其有效性.

关键词：铁路行车事故;文本分类;长短时记忆网络;注意力机制

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金;河北省高等学校科学技术研究项目

在线出版日期：2021-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：71-79