CN115271518A - 作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备 - Google Patents

作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及评估分析技术领域，公开了作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备。本发明构建三级标签库和职责清单，为职责清单配置履职数据源并从三级标签库匹配相应标签；获取待评估作业人员的待分类履职数据并通过多标签文本分类模型进行分类，根据分类结果实现待分类履职数据与职责清单的标签匹配，从而确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；将履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据匹配结果对各目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员各职责清单的落实情况量化评估值。本发明能够有效实现对电力作业全过程各类人员安全责任落实情况的动态量化评估，方法省时省力。

Description

作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备
技术领域
本发明涉及评估分析技术领域，尤其涉及作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备。
背景技术
目前，电力行业人员伤亡事故易发频发，抓好电力作业过程中各级各类人员的安全生产责任落实，保障电力行业安全发展，迫在眉睫。
长期以来，电力企业依靠人工检查的方式进行人员安全责任落实情况的评估。电力企业内从业人员数量多、单位层级多及作业环节复杂，相关的安全生产规定分散于数百种制度文件之中，且各作业人员的履职数据也存在海量的非结构化和半结构化数据，因此依靠人工检查的方式耗时耗力，往往不能有效对电力安全生产的各类人员的安全责任落实状态进行评估与监督，为人员人身安全埋下隐患。
发明内容
本发明提供了作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备，解决了如何有效实现对电力作业全过程各类人员安全责任落实情况进行省时省力评估的技术问题。
本发明第一方面提供一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法，包括：
根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库；
获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签；
获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果；
根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；
将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，包括：
接收上传的履职数据源数据集；
检测所述履职数据源数据集中各履职数据源是否带有对应的标签；若否，发出用于提示给相应履职数据源添加标签的信息。
根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，包括：
根据得到的匹配结果确定各所述目标职责清单的实际完成值；
根据所述实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，包括：
对各所述待分类履职数据进行解析和转换，得到预置数据结构的结构化数据；
将所述结构化数据输入至所述训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理。
根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述方法还包括：
采集历史履职数据以构建样本数据集；
根据所述样本数据集对多标签文本分类模型进行训练，得到所述训练完毕的多标签文本分类模型。
根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述多标签文本分类模型为双向编码结构的Bert模型。
本发明第二方面提供一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统，包括：
标签库构建模块，用于根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库；
数据准备模块，用于获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签；
数据分类模块，用于获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果；
数据分析模块，用于根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；
量化评估模块，用于将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述数据准备模块包括：
接收单元，用于接收上传的履职数据源数据集；
检测单元，用于检测所述履职数据源数据集中各履职数据源是否带有对应的标签；若否，发出用于提示给相应履职数据源添加标签的信息。
根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述量化评估模块包括：
确定单元，用于根据得到的匹配结果确定各所述目标职责清单的实际完成值；
量化评估单元，用于根据所述实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述数据分类模块包括：
数据预处理单元，用于对各所述待分类履职数据进行解析和转换，得到预置数据结构的结构化数据；
数据分类单元，用于将所述结构化数据输入至所述训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理。
根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述系统还包括：
数据采集模块，用于采集历史履职数据以构建样本数据集；
模型训练模块，用于根据所述样本数据集对多标签文本分类模型进行训练，得到所述训练完毕的多标签文本分类模型。
根据本发明第二方面的一种能够实现的方式，所述多标签文本分类模型为双向编码结构的Bert模型。
本发明第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任一项能够实现的方式所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
本发明第四方面提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项能够实现的方式所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
本发明第五方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项能够实现的方式所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明构建三级标签库和职责清单，为每项职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从三级标签库中为每项职责清单匹配相应的标签；获取待评估作业人员的待分类履职数据并利用训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理，根据得到的标签分类预测结果将各待分类履职数据与各职责清单进行标签匹配，从而确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；将各履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各目标职责清单的落实情况量化评估值；本发明能够有效实现对电力作业全过程各类人员安全责任落实情况的动态量化评估，该方法省时省力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明一个可选实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法的流程图；
图2为本发明一个可选实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统的结构连接框图。
附图标记：
1-标签库构建模块；2-数据准备模块；3-数据分类模块；4-数据分析模块； 5-量化评估模块。
具体实施方式
本发明实施例提供了作业人员安全责任落实动态量化评估方法、系统及设备，用于解决如何有效实现对电力作业全过程各类人员安全责任落实情况进行省时省力评估的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明第一方面实施例提供了一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
请参阅图1，图1示出了本发明实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法的流程图。
本发明实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法，包括步骤S1-S5。
步骤S1，根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库。
例如，对于“学习-安全生产论述-”，“学习”为标签类目，“安全生产论述”为具体内容，“”则是具体内容的属性信息，即该具体内容的范围描述。
各级标签所包含的字段和内容示例如表1所示。
表1：
Figure RE-GDA0003836623760000061
其中，第二级标签和第三级标签可以缺省。
步骤S2，获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签。
其中，该相关数据具体包括该作业人员安全生产责任制度的相关法律法规和制度文件。
进行标签匹配时，需要遵循标签匹配的基本原则，该原则具体为：往下兼容匹配，即第一级标签能匹配其下所有的第二级标签和第三级标签；履职数据全匹配，即履职数据的标签必须包含在职责清单标签的涵盖范围中。
在一种能够实现的方式中，所述为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，包括：
接收上传的履职数据源数据集；
检测所述履职数据源数据集中各履职数据源是否带有对应的标签；若否，发出用于提示给相应履职数据源添加标签的信息。
本实施例中，通过上传履职数据源的方式为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源。期间，对履职数据源是否带有对应的标签进行检测，并通过发送提示信息的方式确保所配置的履职数据源带有相应的标签，以保障后续的履职数据源匹配操作的可靠执行。
步骤S3，获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果。
在一种能够实现的方式中，所述利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，包括：
对各所述待分类履职数据进行解析和转换，得到预置数据结构的结构化数据；
将所述结构化数据输入至所述训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理。
可以通过上传数据的方式获取待评估作业人员的待分类履职数据，进而根据待分类履职数据的数据格式自动进行结构化处理。如果字段识别有误，可进行手工修改和调整，实现和预设数据字段的对应。
作为具体的实施方式，待分类履职数据的解析和转换工作主要步骤为：
若待分类履职数据为图片和音频文件，则对图片和音频文件进行OCR文字识别，解析为纯文本内容；若为WORD文件，则对WORD文件进行解析并提取出文本内容；
对解析的文本内容进行中文分词、词性标注等一系列预处理，然后进行命名实体识别，确定各类实体的类型，如人名、地名、组织机构名、项目名等，在此基础上以识别出的某一特定类型的关键实体(如人名，项目名)为中心所需的与之关联的其他实体信息；
以上处理过程中，可预先对数据文件加上符号形式的人工标注，以便准确地区分字段和字段关系。
以事故事件数据源为例，原数据格式为WORD文档，待解析数据字段为：项目编号、事故时间、事故地点、人员伤亡、直接经济损失、事故性质、事故描述等。事先通过人工方式将文档中各字段进行标注，待处理完成后，最终数据结构如表2所示。
表2：
Figure RE-GDA0003836623760000081
Figure RE-GDA0003836623760000091
Figure RE-GDA0003836623760000101
在一种能够实现的方式中，所述方法还包括：
采集历史履职数据以构建样本数据集；
根据所述样本数据集对多标签文本分类模型进行训练，得到所述训练完毕的多标签文本分类模型。
作为一种具体的实施方式，所述多标签文本分类模型为双向编码结构的 Bert模型。
由于安全责任制的数据模型样本量较少，本发明实施例中，采用双向编码结构的Bert模型作为多标签文本分类模型。，Bert模型在少样本训练集的情况下能够达到较好的识别效果和性能。Bert是2018年提出的一种全新的预训练语言模型，使用了transformer模型的encoder层来进行特征的提取，其采用预训练+fine-tuning的训练模式，在不同的下游任务上通过fine-tuning的方式进行训练和测试，以此得到最终的模型和实验结果。
在进行该模型的训练时，本发明实施例中，在fine-tuning层对beart进行待分类履职数据对应的结构化数据的训练，具体训练数据格式为：训练的文本加多个标签。训练完成达到预期效果后(即损失函数达到预期最小值)，输出训练完毕的多标签文本分类模型，即可用于对履职数据的分析处理。
步骤S4，根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集。
根据步骤S3，可以得到各待分类履职数据对应的标签。进而，可以根据标签匹配的方式，确定各待分类履职数据所关联的目标职责清单。
步骤S5，将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
在一种能够实现的方式中，所述根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，包括：
根据得到的匹配结果确定各所述目标职责清单的实际完成值；
根据所述实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
量化方法的主要计算参数是匹配的履职数据集和对应工作计划的预期执行次数。可以预先根据工作计划统计出作业执行次数，然后根据项目编号关联到履职数据源，得到相应职责清单的计划完成值。
下面以具体的示例阐述对各所述目标职责清单的落实情况进行量化的过程。
示例1：
如职责清单“深入学习习关于安全生产的论述”，该职责清单的履职数据源为学习记录(或签到表)。通过步骤S3-S4，将7月所有深入学习习关于安全生产论述的学习记录(或签到表)与相关岗位及此项职责清单建立关联，且得到的结果显示，在7月深入学习习关于安全生产论述的学习记录(或签到表)共计“4”份，此处需将“4”抽取出来作为实际完成值X，即X＝4；然后从工作计划表中将深入学习习关于安全生产论述的工作安排数量抽取出来作为计划完成值Y，假设此项工作安排数量为“4”则Y＝4。
示例2：
如职责清单“建立健全安全生产组织机构(安委会)，明确职责分工”，该职责清单的履职数据源为安全管理机构成立(设置)、调整文件。通过步骤 S3-S4，将7月安全管理机构成立(设置)、调整文件与相关岗位及此项职责清单建立关联，且得到的结果显示，在7月安全管理机构成立(设置)、调整文件的数量为“0”，此处需将“0”抽取出来作为实际完成值X，即X＝0。
示例3：
如职责清单“发生生产安全事故，立即组织，事故调查处理期间按照要求在岗履职”，该职责清单履职数据源为事故调查报告。通过步骤S3-S4，将 7月事故发生数量、事故调查报告与相关岗位及此项职责清单建立关联，且得到的结果显示，在7月生产安全事故发生数为“1”起、事故调查报告数为“0”，此处需将“1”抽取出来作为X值，即X＝1，将“0”抽取出来作为Y值，即 Y＝0；参照以上方法，分别提取出7月相关岗位职责清单的履职数据，直至全部提取完成为止。提取完成后的数据如表3所示。
表3：
Figure RE-GDA0003836623760000121
Figure RE-GDA0003836623760000131
本发明实施例，使用规则引擎执行量化计算表达式，输出量化数据结果。可以通过调整量化计算表达式，实现量化评估的动态调整和优化。
示例性地，对于表3所示的实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值如表4所示。
表4：
Figure RE-GDA0003836623760000141
Figure RE-GDA0003836623760000151
作为一种能够实现的方式，所述方法还可以包括：
根据各所述目标职责清单的落实情况量化评估值确定待评估作业人员的安全责任未落实风险等级，根据所述安全责任未落实风险等级输出相应的预警信息。
具体地，可以计算各所述目标职责清单的落实情况量化评估值的总和或平均值，利用该落实情况量化评估值的总和或平均值进行安全责任未落实风险等级认定。例如，设置各等级对应的阈值范围，根据落实情况量化评估值的总和或平均值所落在的阈值范围确定对应的安全责任未落实风险等级。
具体输出的预警信息可以根据实际情况进行设置。
本发明上述实施例，能够有效实现对电力作业全过程各类人员安全责任落实情况的动态量化评估，该方法省时省力。
本发明第二方面实施例提供了一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统。
请参阅图2，图2示出了本发明实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统的结构连接框图。
本发明实施例提供的一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统，包括：
标签库构建模块1，用于根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库；
数据准备模块2，用于获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签；
数据分类模块3，用于获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果；
数据分析模块4，用于根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；
量化评估模块5，用于将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
在一种能够实现的方式中，所述数据准备模块2包括：
接收单元，用于接收上传的履职数据源数据集；
检测单元，用于检测所述履职数据源数据集中各履职数据源是否带有对应的标签；若否，发出用于提示给相应履职数据源添加标签的信息。
在一种能够实现的方式中，所述量化评估模块5包括：
确定单元，用于根据得到的匹配结果确定各所述目标职责清单的实际完成值；
量化评估单元，用于根据所述实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
在一种能够实现的方式中，所述数据分类模块3包括：
数据预处理单元，用于对各所述待分类履职数据进行解析和转换，得到预置数据结构的结构化数据；
数据分类单元，用于将所述结构化数据输入至所述训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理。
在一种能够实现的方式中，所述系统还包括：
数据采集模块，用于采集历史履职数据以构建样本数据集；
模型训练模块，用于根据所述样本数据集对多标签文本分类模型进行训练，得到所述训练完毕的多标签文本分类模型。
在一种能够实现的方式中，所述多标签文本分类模型为双向编码结构的 Bert模型。
本发明第三方面实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上任一项实施例所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
本发明第四方面实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项实施例所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
本发明第五方面实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项实施例所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，上述描述的系统、设备和模块的具体有益效果，可以参考前述方法实施例中的对应有益效果，在此不再赘述。

Claims (10)

1.一种作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，包括：
根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库；
获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签；
获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果；
根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；
将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
2.根据权利要求1所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，所述为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，包括：
接收上传的履职数据源数据集；
检测所述履职数据源数据集中各履职数据源是否带有对应的标签；若否，发出用于提示给相应履职数据源添加标签的信息。
3.根据权利要求1所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，所述根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，包括：
根据得到的匹配结果确定各所述目标职责清单的实际完成值；
根据所述实际完成值及对应的计划完成值，利用规则引擎执行预置量化计算表达式，得到各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
4.根据权利要求1所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，所述利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，包括：
对各所述待分类履职数据进行解析和转换，得到预置数据结构的结构化数据；
将所述结构化数据输入至所述训练完毕的多标签文本分类模型进行分类处理。
5.根据权利要求1所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，所述方法还包括：
采集历史履职数据以构建样本数据集；
根据所述样本数据集对多标签文本分类模型进行训练，得到所述训练完毕的多标签文本分类模型。
6.根据权利要求5所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法，其特征在于，所述多标签文本分类模型为双向编码结构的Bert模型。
7.一种作业人员安全责任落实动态量化评估系统，其特征在于，包括：
标签库构建模块，用于根据针对作业人员安全生产责任制度的履职数据的内容结构，以标签类目作为第一级标签，以所述标签类目下的具体内容作为第二级标签，以所述具体内容的属性信息作为第三级标签，构建三级标签库；
数据准备模块，用于获取作业人员安全生产责任制度的相关数据，根据所述相关数据构建职责清单，为每项所述职责清单配置对应带标签的履职数据源，并从所述三级标签库中为每项所述职责清单匹配相应的标签；
数据分类模块，用于获取待评估作业人员的待分类履职数据，利用训练完毕的多标签文本分类模型对各所述待分类履职数据进行分类处理，得到各所述待分类履职数据的标签分类预测结果；
数据分析模块，用于根据所述标签分类预测结果将各所述待分类履职数据与各所述职责清单进行标签匹配，根据得到的标签匹配结果确定待评估作业人员的各目标职责清单所匹配的履职数据集；
量化评估模块，用于将各所述履职数据集中的各履职数据与对应目标职责清单的履职数据源进行匹配，根据得到的匹配结果对各所述目标职责清单的落实情况进行量化，得到待评估作业人员的各所述目标职责清单的落实情况量化评估值。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的作业人员安全责任落实动态量化评估方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116757487A (zh) * 2023-04-06 2023-09-15 广东省水利水电科学研究院 累积记分制的河湖长履职评价方法、数据处理装置、介质

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