【摘 要】
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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.
【机 构】
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中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院, 北京 100083
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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.
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