基于BERT模型的安全生产事故多标签文本分类

作者：**平; 时翔^*; 王晓东

来源：武汉工程大学学报, 2021, 43(05): 586-590.

DOI：10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202104029

• BERT模型
• 抽取式摘要
• 生成式摘要
• 迁移学习
• 多标签文本分类

结合安全生产事故案例文本特点,利用自然语言处理(NLP)技术对安全生产事故分类,基于转换器的双向编码表征(BERT)模型利用"抽取+生成"相结合的方式获得文本摘要,再通过迁移学习训练提升模型性能,并利用分组分类算法对文本的52个标签进行多标签分类,获得较好的分类效果,为安全生产监管、事故隐患的排查和分析奠定基础。

• 单位
  常州工学院; 江苏安全技术职业学院