基于Word2vec和CNN的煤矿安全隐患自动分类技术

"煤矿安全隐患信息自动分类方法是针对传统人工分类效率低下以及基于概率统计文本分类准确性不足的问题，采用Word2vec和卷积神经网络（CNN）相结合的技术，实现高效且精确的煤矿安全隐患信息分类。这种方法首先对隐患信息进行分词、去除停用词等预处理步骤，然后利用Word2vec模型捕捉词之间的语义相似性，接着通过CNN提取文本的局部上下文特征，最后借助Softmax分类器进行自动分类。实验结果显示，此方法能够实现端到端的分类，并能显著提高分类的准确性和全面性。" 在当前的IT行业中，数据处理和分析能力对于各行各业，尤其是高风险领域如煤矿安全，至关重要。传统的安全隐患信息分类主要依赖人工，但随着信息量的剧增，这种方式效率低且易出错。而基于概率统计的文本自动分类方法虽然可以减轻人力负担，但在处理复杂语义和大规模数据时，其分类准确率往往不尽人意。 Word2vec是一种流行的词嵌入模型，它可以将词汇转化为连续的向量表示，使得词与词之间的语义距离得以量化。在煤矿安全隐患信息分类中，Word2vec能捕获词的潜在语义，识别出相似的安全隐患描述，即使这些描述在表面形式上有所差异。 卷积神经网络（CNN）则是深度学习领域的一种重要模型，它在图像识别和自然语言处理等领域表现出色。在本研究中，CNN用于提取隐患信息的局部上下文特征，通过多层卷积和池化操作，可以从文本中挖掘出深层次的结构信息，这对于理解复杂的隐患描述尤其有帮助。 结合Word2vec和CNN，该方法能够有效地融合语义理解和结构特征提取，进一步提升分类的准确性和全面性。Softmax分类器则作为最终的分类决策层，根据CNN提取的特征向量，计算每类隐患的归属概率，从而确定信息的类别。 此外，本研究还强调了方法的端到端特性，这意味着从原始文本输入到分类输出，整个过程无需人工干预，提高了工作效率。该成果的应用有助于实时监控煤矿安全状态，及时发现和预防安全事故，对于提升煤矿行业的安全生产水平具有重要意义。 "煤矿安全隐患信息自动分类方法"是信息技术在安全生产领域的创新应用，它通过结合先进的自然语言处理技术和深度学习模型，解决了海量信息分类的难题，为煤矿安全提供了有力的数据支持。这一研究不仅对煤炭行业，也为其他面临类似挑战的行业提供了有价值的参考。