煤炭工程

作者：闫琰,杨梦,周法国,葛逸凡

单位：中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院, 北京 100083

关键词：深度学习,煤矿案例,文本分类,文本表示,

随着大数据时代的到来, 煤矿企业积累了大量煤矿数据资源。其中煤矿事故案例信息丰富, 包括对事故发生时间、事故发生经过、导致事故的原因以及事故报告等多个方面的分析和总结, 但是对这些非结构化文本信息提取很困难, 不能有效的获得隐含的语义特征。因此针对煤矿事故案例, 对比基于Fasttext网络的文本表示与分类方法, 更好的挖掘文本中的语义信息, 并准确有效的对案例事故进行类别预测, 为后续建立专家知识库、构建应急救援平台提供有力的技术支撑。该文实验的所有代码均已放在GitHub上。

来源：2021年第11期

《煤炭工程》期刊编辑部

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