基于文本挖掘的道路运输安全风险源辨识模型

摘要：

为了解决当前道路运输安全风险源辨识工作中数据短缺和人员工作量较大的问题,从文本挖掘的角度出发,提出一种能够自动辨识道路运输过程中安全风险源的模型.该模型首先对道路运输文本进行因果句提取,并对因果句进行分词操作,实现安全风险源特征的增强;其次,进行适应卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)输入的、包含词信息和位置信息的特征构造;然后,将特征构造的结果输入到CNN实现安全风险源的辨识;最后,利用道路交通事故报告进行实验.实验结果表明:提出的辨识模型能辨识大部分的道路运输安全风险源因素,准确率约为77.321％.

关键词：道路运输、安全风险源辨识、文本挖掘、卷积神经网络、因果句子抽取

所属期刊栏目：56

分类号：U491.14(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：交通运输部交通运输行业重点科技项目;致谢:感谢交通运输部公路科学研究所院科技创新专项资金项目;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目

在线出版日期：2021-03-02（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：147-152