基于文本挖掘的建筑工程质量风险提取研究

作者：刘丹璇

来源：建筑经济, 2023, S2: 169-173.

DOI：10.14181/j.cnki.1002-851x.2023S2169

• 工程风险
• 常发隐患
• LDA模型
• TF-IDF算法

目前建筑工程风险隐患数据多为人工录入的非格式化的文本数据，为了从提取风险隐患数据中的有效信息，设计一套基于文本挖掘的建筑质量风险隐患提取模型。首先，根据文本的有向无环图和动态规划算法，对风险隐患数据进行切词处理；然后，根据TF-IDF算法计算切词后各词语的权重；最后，使用TF-IDF权值最高的2000个词汇构建LDA主题模型，并提取质量风险隐患主题和主题词汇。实验结果表明：（1）墙面开裂、孔洞封堵、混凝土填充、渗漏水、钢筋连接、接缝施工、外墙涂装和机电安装等为常发质量风险隐患；（2）未来可收集数量更多的风险隐患文本数据，提高LDA模型的精准度。

• 单位
  上海建科工程咨询有限公司