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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明涉及一种基于机器学习与规则匹配的民航事故报告处理方法。依据自然语言处理的方法对中文民用航空事故报告进行批量处理，利用机器学习分类器实现报告的自动分类，采用基于规则的方法对句子结构与内容进行分析，并据此实现事故原因的提取。本发明实现了中文报告的自动分类与原因提取，避免了人为误差的引入，可以达到更精确的效果，也提高了工作效率。
主权项：1.一种基于机器学习与规则匹配的民航事故报告处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对民航事故报告数据进行预处理，筛选和规范用于处理的报告；步骤2，对预处理后的报告进行中文分词、词性识别，并移除停用词；步骤3，选择tf-idf值高的词作为报告的文本特征用于分类；步骤4，报告文本向量化，构成可用于分类的数据集；将每个文本表示为与词典中词的个数等长的向量，并根据文本中某个词出现的次数为文本对应的数值向量赋值，没有出现的词对应的值为0，构成可用于分类的数据集；步骤5，选择最佳分类器对报告文本进行分类，得到事故类别；步骤6，建立原因识别规则，用于提取事故原因。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于机器学习与规则匹配的民航事故报告处理方法
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