水电工程施工安全隐患文本智能类推研究

水电工程施工安全隐患治理不断向信息化与智能化转型。为高效挖掘大规模非结构化的安全隐患文本数据,提出融合案例推理与深度学习的水电工程施工安全隐患文本智能类推方法,辅助隐患治理方案的制订,提高隐患治理效率。首先,柔性化处理案例数据,用框架法表示案例并建立隐患案例库;其次,从案例推理技术视角出发,构建隐患治理方案类推框架;最后,融合Word2vec模型优化检索过程,将隐患文本转化为词向量并计算相似度。以某水电站2016—2020年记录的3160条安全隐患信息为数据源,经实例验证,该类推方法综合准确率达0.867,表明隐患文本智能类推方法有助于管理人员及时对隐患进行整改,能够有效指导水电工程安全施工及安全管理。