基于文本挖掘技術的鐵路安監人員履職分析

摘要：為分析人員工作計劃實際落實情況,提供人員考核依據,基于文本挖掘技術進行了鐵路安監人員履職分析并設計了文本相似度計算方法。應用雙向長短時記憶(BiLSTM)網絡與條件隨機場(CRF)相結合的BiLSTM-CRF算法實現人員履職計劃與寫實文本中命名實體的抽取,采用基于知網的概念相似度計算方法計算對應實體間相似度,從而實現人員履職計劃內容與實際寫實的匹配計算。通過對某鐵路局安監人員工作計劃與寫實文本數據的實驗分析,得出BiLSTM-CRF算法針對各命名實體均有90%以上的準確率,人員計劃與寫實匹配準確度為83%。實驗證明利用BiLSTM-CRF算法與概念相似度結合的文本計算方法進行人員履職分析具有可行性,也可為鐵路領域其他短文本相似性計算提供參考。