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综合馆
基于LSTM和注意力机制的安全事故等级分类
  • 摘要

    针对传统矿山安全事故数据分类的耗时、低效等问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制结合的矿山安全事故分类方法.首先对安全管理局的所有相关矿山事故数据进行分词和去停用词等预处理操作;然后将数据输入到LSTM网络进行预训练并结合注意力机制根据预训练结果进行模型优化;最后利用分类模型对矿山事故数据进行安全等级分类.根据实验结果表明,与只使用LSTM的分类方法相比提出的分类方法准确率提高了39%,有效解决了传统矿山安全事故分类方法中存在的问题.

  • 作者

    刘雪燕  王成钢  雷军明  LIU Xue-yan  WANG Cheng-gang  LEI Jun-ming 

  • 作者单位

    青岛理工大学信息与控制工程学院 山东青岛 266000

  • 刊期

    2019年10期

  • 关键词

    矿山事故  自然语言处理  长短期记忆网络  注意力机制  数据分类 

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3.233.221.149