基于无监督LDA的水电工程施工安全事故致因分析

CHEN Shu, SUN Mengwen,CHEN Yun, NIE Benwu, LI Zhi,LIU Wenzhuo

China Safety Science Journal(2023)

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摘要
为实现水电工程施工安全事故报告中致因的智能挖掘,首先,利用Jieba库分词处理1 206条事故分析报告,提出事故分析文本词频-逆文档频率(TF-IDF)关键词处理算法,确定词频权重并构建事故文本词向量;然后,基于TF-IDF特征,训练无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取事故主题及主题词;最后,对主题词进行社会网络分析,揭示事故要素间的潜在关系,智能输出水电工程施工安全事故成因.结果表明:LDA主题模型能快速挖掘出大量有效事故数据信息,并计算出安全意识、事故隐患、违章行为等5个事故主题.致因自动分析结果显示,违规违章操作、未掌握安全操作技术、材料设备问题、违反施工程序、作业环境条件不良是导致水电工程施工安全事故的最主要原因.加强施工人员的行为监管,提高事故主要致因的预防能力,有助于提升水电工程施工安全管控水平.
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关键词
ydropower engineering,construction safety accident,unsupervised latent Dirichlet allocation(LDA)topic model,accident causation,social network analysis,factor analysis
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