施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究

作     者：郭潇楠 王仁超 毛三军 彭相国 GUO Xiao-nan;WANG Ren-chao;MAO San-jun;PENG Xiang-guo

作者机构：天津大学建筑工程学院天津300354 长江三峡技术经济发展有限公司北京100043 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2022年第22卷第36期

页      码：16180-16188页

摘      要：施工组织设计是指导工程建设全过程活动的技术、经济和组织的综合性文件,随着自然语言处理(natural language processing,NLP)等人工智能技术的发展,针对施工组织设计文档智慧辅助审查中基础性工作:文本分类问题开展研究。为实现施工组织设计文本的自动分类,运用Word2vec词嵌入技术对文本进行向量化表示,基于双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)捕捉文本上下文序列信息,融入Attention机制,提取文本有效信息,采用softmax激活函数分类。结果表明:Attention Bi-LSTM在房建数据集上达到0.97的准确率、召回率以及F值,整体分类效果在正确率、宏平均、加权平均上均优于其他模型。融入Attention机制的Bi-LSTM文本分类模型通过双向捕获文本的特征并利用Attention机制提取有效信息,达到了联合优化的作用,提高了模型的分类性能。

主 题 词：施工组织设计 文本分类 审查 Word2vec Attention双向长短时记忆网络(Bi-LSTM) 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-1815.2022.36.038

馆 藏 号：203117919...