基于RoBERTa的多标签作业许可文本分类方法

<正>作业许可的本质与核心是风险管理，作业前危害辨识与风险分析是一项费时费力的工作，过于依赖人的专业经验。随着信息化的发展，大量作业许可风险数据被保存下来，但这些数据多以文本形式存在，难以提取有用信息实现共享和复用。针对此问题，本文提出一种基于Ro Bert的多标签作业许可文本分类模型，可实现对高危作业的作业类型、危害因素、安全措施等信息的多标签自动分类和提取。最后在中石油某企业近10万条作业许可数据集上进行模型训练与测试，实验结果表明，该多标签分类模型在测试数据集上的平均F1值达到86%，可有效提取高危作业风险信息。