基于Bigram的安全隐患文本分类研究
来源：中国安全科学学报杂志2017年第8期北京时间：
作者：陈孝慈, 谭章禄, 单斐, 高青
单位：中国矿业大学(北京) 管理学院,北京 100083
摘要：鉴于传统文本分类研究缺少针对性,在安全隐患文本分类实际应用中表现不佳,以及企业安全隐患文本文本长度短、特征单元选取困难,为高效地从大量安全隐患文本数据中提取、分析有效信息,更好地掌握安全隐患的发生和变化过程,提出利用Bigram二字串作为特征单元,结合支持向量机(SVM)数据挖掘算法的安全隐患文本分类方法。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源,通过试验,验证该方法的分类效果。结果表明:新的安全隐患分类方法具有较高的准确率、召回率及F-值,与传统方法相比,显著提升了分类的准确度。
关键词：安全隐患,Bigram二字串,特征单元,支持向量机(SVM),文本分类
基金资助：国家自然科学基金资助(61471362)。
