典型文献
基于自然语言处理的铁路交通事故与关联技术规章条款智能推荐技术研究
文献摘要：
随着铁路安全管理意识的不断增强,铁路相关部门越来越重视交通事故的调查分析工作,通过对事故发生过程及原因的分析,找出引发事故的关键因素,从事故中吸取教训,从而预防和减少类似事故的发生.而多数情况下事故的发生与职工违章行为有关,如何准确地找出事故相关人员违反的铁路规章条款内容,是事故分析的难点之一.目前此项工作主要通过人工来完成,缺乏智能化的分析技术及手段.通过分析铁路交通事故调查流程特征,采用基于人工智能的自然语言处理技术,挖掘铁路交通事故与技术规章内在关联关系,研究构建铁路交通事故与技术规章关联库,提出铁路交通事故关联规章条款智能推荐的关键技术及实现途径,为提升铁路交通事故分析的智能化及精准化,进一步探索事故背后的违章规律,优化相关技术规章条款等提供技术支撑.
文献关键词：
自然语言;人工智能;铁路交通事故;铁路技术规章;智能推荐
中图分类号：
作者姓名：
王宇嘉;刘新;贾永刚;保鲁昆;徐利民
作者机构：
中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]王宇嘉;刘新;贾永刚;保鲁昆;徐利民-.基于自然语言处理的铁路交通事故与关联技术规章条款智能推荐技术研究)[J].铁道货运,2022(12):51-57
A类：
铁路技术规章
B类：
铁路交通事故,智能推荐技术,铁路安全管理,安全管理意识,分析工作,吸取教训,违章行为,出事,违反,路规,前此,此项工作,事故调查,自然语言处理技术,内在关联,关联关系,研究构建,实现途径,交通事故分析
AB值：
0.190004
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
