CN119397013A 一种hse体系审核数据智能标注分类方法、介质及电子设备 （中国石油天然气股份有限公司）_第1页
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号一种HSE体系审核数据智能标注分类方法、本发明题是提供一种HSE体系审核数据智能石油天然气行业HSE体系数据标注的效率和质人工智能技术领域。一种HSE体系审核数据智能算每个词w的TF_IDF值和信息增益值的乘积，得分对词汇表V进行排序，并选择出满足特征得分大于等于设定初始阈值参数θ0的词作为特征23.如权利要求1所述的一种HSE体系审核数据智能标注分类方法，其特征在于，tfidf4.如权利要求1或3所述的一种HSE体系审核数据智能标注分类方法，其特征在于，igH(c|w)＝p(w)H(c|w＝1)+(1_p(w))H(c3i)是包含词w且属于类别i的是第i词迭代8.如权利要求6所述的一种HSE体系审核数据智能标执行时执行如权利要求1至8中任一项所述的一种HSE体系审核45售等行业全产业链、全生命周期。因此，该行业普遍推进类似HSE(Health、Safety、[0003]人工智能学习需要数据，有必要研究发展一系列石油天然气领域HSE数据智能标[0004]本发明所要解决的技术问题是提供一种HSE体系审核数据智能标注分类方法、介[0005]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种HSE体系审核数据智能标注分6[0022]其中，df(w)包含词w的文档数量，然后对每个文档d进行向量化表示，即别i的文档数量，而df(ci)是属于类别i的文档数量，并对每个类别c进行向量化[0034]S41、对XGBoost的学习率设置为[1e_3,17是第i词8[0066]本发明采用TF_IDF值和信息增益值相乘，并根据其乘积大小选可以更好地反映词在文档和类别中的重要性和区分能力，降低了常用词和无关词的影响，9别i的文档数量，而df(ci)是属于类别i的文档数量，并对每个类别c进行向量化[0085]S41、对XGBoost的学习率(learningrate)设置[0086]S42、决策树个数(n_estimators)设置超参数为(100，2000)，决策树最大深度所需的损失减少的最小值范围设置为(0，0.5)，决策树的采样特征比例(colsample_是第i词序被执行时执行上述的一种HSE体系审核数据智能标注分类方法。存储介质可以是只读存用于调用所述计算机程序时执行上述的一种HSE体系审[0098]S2、以以下部分行业词典建立自定义库、分词文本TF_IDF和信息增益乘积对表[0107]S41、对XGBoost的学习率设置为[1e_3,1

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