【摘 要】
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为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆(BiLSTM)网络与条件随机场
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司铁路大数据研究与应用创新中心
【基金项目】
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铁路总公司科技研究开发计划课题(2017X006-B),中国铁道科学研究院院基金重大课题(2017YJ005).
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为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆(BiLSTM)网络与条件随机场(CRF)相结合的BiLSTM-CRF算法实现人员履职计划与写实文本中命名实体的抽取,采用基于知网的概念相似度计算方法计算对应实体间相似度,从而实现人员履职计划内容与实际写实的匹配计算。通过对某铁路局安监人员工作计划与写实文本数据的实验分析,得出BiLSTM-CRF算法针对各命名实体均有90%以上的准确率,人员计划与写实匹配准确度为83%
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