文献

J-GLOBAL ID：202102266504077814   整理番号：21A0577570

建設事故報告を分類するためのC-BiLSTMアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A C-BiLSTM Approach to Classify Construction Accident Reports

著者 (6件)： Zhang Jinyue (College of Management and Economics, Tianjin University-Trimble Joint Laboratory for BIM, Tianjin University, 92 Weijin Road, Tianjin 300072, China) ,  Zi Lijun (Guangzhou Metro Design and Research Institute Co. Ltd., 204 Huanshi West Road, Guangzhou 510010, China) ,  Hou Yuexian (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, 92 Weijin Road, Tianjin 300072, China) ,  Deng Da (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, 92 Weijin Road, Tianjin 300072, China) ,  Jiang Wenting (Guangzhou Metro Design and Research Institute Co. Ltd., 204 Huanshi West Road, Guangzhou 510010, China) ,  Wang Mingen (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, 92 Weijin Road, Tianjin 300072, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 17  ページ： 5754  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建設部門は,様々なビジネス部門の中で最も有害な労働環境を持つと広く認識され,多くの研究が建設現場における使用のための傷害防止戦略に焦点を合わせている。リスクベース理論は,建設事故の発生を理解し,予測し,防止するための事故報告から抽出した事故原因の分析を強調する。解析の第一ステップは,通常,ドメインエキスパートにより手動ベースで実行されるタスクである,異なる原因カテゴリーに多数の報告から事故を分類することである。本論文では,構成事故報告を自動的に分類するための畳込み双方向長短期メモリ(C-BiLSTM)ベース法を提案した。提案した手法を,職業安全衛生局ウェブサイトから得られた建設事故ナラティブのデータセットに適用し,結果は,このモデルが,サポートベクトルマシン(SVM),nave Bayes(NB),およびロジスティック回帰(LR)を含む分類タスクで一般的に使用される古典的機械学習モデルよりも,より良く機能することを示した。本研究の結果は,安全管理者がリスク管理戦略を開発するのに役立つ。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *畳込み ,  学習モデル ,  労働環境 ,  安全管理 ,  リスク管理 ,  労働安全 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 事故原因 ,  ロジスティック回帰分析 ,  建設現場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 事故報告 ,  テキスト分類 ,  深層学習 ,  CNN ,  BiLSTM

分類 (2件)： 安全管理  (KB06000D) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S)

引用文献 (63件)：

• Al-Humaidi, H.M.; Tan, F.H. Construction safety in Kuwait. J. Perform. Constr. Facil. 2010, 24, 70-77.
• International Labor Organization (ILO). Available online: http://www.ilo.org/global/topics/safety-and-health-at-work/lang-en/index.html (accessed on 2 June 2019).
• Sacks, R.; Rozenfeld, O.; Rosenfeld, Y. Spatial and temporal exposure to safety hazards in construction. J. Constr. Eng. Manag. 2009, 135, 726-736.
• Abdelhamid, T.S.; Everett, J.G. Identifying root causes of construction accidents. J. Constr. Eng. Manag. 2000, 126, 52-60.
• Zhou, Z.; Yang, M.G.; Li, Q. Overview and analysis of safety management studies in the construction industry. Saf. Sci. 2015, 72, 337-350.

タイトルに関連する用語 (4件)： 建設 ,  事故 ,  報告 ,  分類