论文摘要
为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆（BiLSTM）网络与条件随机场（CRF）相结合的BiLSTM-CRF算法实现人员履职计划与写实文本中命名实体的抽取,采用基于知网的概念相似度计算方法计算对应实体间相似度,从而实现人员履职计划内容与实际写实的匹配计算。通过对某铁路局安监人员工作计划与写实文本数据的实验分析,得出BiLSTM-CRF算法针对各命名实体均有90%以上的准确率,人员计划与写实匹配准确度为83%。实验证明,利用BiLSTM-CRF算法与概念相似度结合的文本计算方法进行人员履职分析具有可行性,也可为铁路领域其他短文本相似性计算提供参考。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李新琴,马小宁,王喆,邹丹,杨连报
关键词: 文本相似度,双向长短时记忆网络,条件随机场,命名实体识别,概念相似度
来源: 铁路计算机应用 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,铁路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司铁路大数据研究与应用创新中心
基金: 铁路总公司科技研究开发计划项目(2017X006-B),中国铁道科学研究院重大课题(2017YJ005)
分类号: U298;TP391.1
页码: 30-34
总页数: 5
文件大小: 1943K
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标签：文本相似度论文; 双向长短时记忆网络论文; 条件随机场论文; 命名实体识别论文; 概念相似度论文;