【摘 要】
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不安全事件强制或自愿报告是空中交通管理领域在安全风险管理方面普遍采用的方式,报告采用自由文本加分类的结构。通过自然语言处理技术对不安全事件报告开展分析,抽取其中的危险源描述特征,对空管安全风险管理具有重要的意义。本文首先分析了空管安全管理的国内外现状,在归纳安全管理与自然语言处理的基础上,形成了空管危险源数据分析的技术基础;其次,提出了基于自然语言处理的空管危险源数据分析方案,通过对报告内容的分析
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不安全事件强制或自愿报告是空中交通管理领域在安全风险管理方面普遍采用的方式,报告采用自由文本加分类的结构。通过自然语言处理技术对不安全事件报告开展分析,抽取其中的危险源描述特征,对空管安全风险管理具有重要的意义。本文首先分析了空管安全管理的国内外现状,在归纳安全管理与自然语言处理的基础上,形成了空管危险源数据分析的技术基础;其次,提出了基于自然语言处理的空管危险源数据分析方案,通过对报告内容的分析,设计实现了危险源提取与分类方法,并就其中的自然语言处理、危险源分析、数据分类等方法进行了详细的论述;第三,针对不安全事件报告数据量不足的问题,提出了基于简易数据增强（Easy Data Augmentation,EDA）的危险源文本数据增强算法,并通过计算余弦相似度和Sim Hash相似度验证了算法的可行性;第四,针对数据标签不均衡问题,设计了基于极致梯度提升（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）的改进算法,该算法集成了对损失函数的加权和正则化操作,有效改善了由数据标签不均衡导致的过拟合现象,并分别用跑道侵入和鸟击事件的报告数据进行了实验验证,实验结果表明,该方法能够有效实现空管危险源文本的自动分类;最后,利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型提取各类危险源文本中的关键词,结合系统理论的过程分析（System-Thertic Process Analysis,STPA）方法提出了对安全管控措施的建议,为空管不安全事件的分析和危险源管控提供了支持。本文综合自然语言处理、安全风险管理、机器学习等技术,提出了一种针对不安全事件报告抽取危险源信息数据的方法,能够帮助安全管理人员识别和分析危险源,具有一定的现实意义。
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