基于文本分类技术的煤矿违章行为统计方法研究

• 作者: 栗婧 张志珍 杜璇 王真 刘紫薇 辛艳丽
• 来源期刊: 矿业科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类技术 违章行为 安全生产 煤矿企业
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 页码范围: 344-353
• 页数: 10页
• 分类号: TP391|TD79
• 语种: 中文

摘要

煤矿作为高危行业,企业违章行为记录繁杂.为高效、准确、智能地检索和管理企业违章记录信息,减少违章行为发生,本文以某矿近3年的13935条违章行为数据库为样本,将违章行为分为3大类23小类,基于计算机文本分类技术,通过Jieba分词器文本预处理、向量空间模型构建、TF-IDF模型特征值选取、相似度计算等流程搭建了违章文本数据分类器,在Python环境下构建了可视化展示平台并进行分类统计.结果表明:违章操作在总违章行为中占比最高,达到64％,其次为违章行动和违章指挥.同时对各违章子类进行了高、中、低频类别划分,为预防事故发生提供重要数据支撑.