【摘 要】
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随着航空运输业务数字化转型发展,航空文本数据存量大、增长快,急需利用自然语言处理技术挖掘其中的价值。过往的航空安全报告被视为重要的信息来源,传统研究存在匹配度低等问题,应利用先进的文本相似度方法检索更具借鉴意义的相似报告。基于美国国家运输安全委员会（NTSB）发布的航空安全报告,本文率先将深度学习的SBERT文本相似度模型应用于航空事故文本分析,构建、评价、并比较了TF-IDF、LSI、Doc2V
【出 处】
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第十七届中国智能交通年会科技论文集
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随着航空运输业务数字化转型发展,航空文本数据存量大、增长快,急需利用自然语言处理技术挖掘其中的价值。过往的航空安全报告被视为重要的信息来源,传统研究存在匹配度低等问题,应利用先进的文本相似度方法检索更具借鉴意义的相似报告。基于美国国家运输安全委员会（NTSB）发布的航空安全报告,本文率先将深度学习的SBERT文本相似度模型应用于航空事故文本分析,构建、评价、并比较了TF-IDF、LSI、Doc2Vec和SBERT多个模型。结果表明,已训练SBERT模型的mPCC、mAP@10和mNDCG@10分别达到0.8449、0.7836和0.5358,均大幅领先其它模型。根据已训练SBERT模型,本文选取国内真实航空事件进行实例分析,进一步验证了利用模型分析国内航空事故文本的可行性和有效性。本文提出的模型丰富和完善了航空安全报告的文本相似度研究,对于识别事故原因、预防事故发生和提升应急处理能力具有重要意义,能够为保障航空安全提供有力支持。
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