施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究

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.

关键词：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)

所属期刊栏目：22

分类号：TU721+.2(建筑施工)

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：16180-16188