基于自然语言处理强化的海事与潜水作业交互事故分析

本研究针对海事与潜水作业交互过程中的安全隐患，创新性地采用自然语言处理(NLP)技术进行事故分析。来自国际海事安全领域的研究团队通过文本挖掘和机器学习算法，构建了事故报告智能解析模型，成功识别出关键致因链和风险传导路径。该研究为复杂作业场景下的实时风险预警系统开发提供了方法论支撑，对提升海上特种作业安全具有重要实践价值。

　　

通过先进的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术对海事与潜水作业交互事故报告进行深度解析，研究揭示了多模态作业环境下的典型风险模式。文本挖掘算法成功提取事故报告中的关键语义特征，包括设备故障(Equipment Failure)、操作违规(Procedure Violation)和环境突变(Environmental Mutation)等核心要素。机器学习模型构建的风险评估矩阵显示，潜水员能见度受限(Limited Visibility)与船舶动态定位(Dynamic Positioning, DP)系统的协同失效构成最高风险等级。研究创新性地开发了基于BERT预训练模型的事故分类框架，其F₁值达到0.87，显著优于传统分析方法。该技术方案可实现实时监测作业日志中的风险语义标记(Risk Semantic Markers)，为建立预防性安全管理体系提供量化依据。值得注意的是，研究还发现了人为因素(Human Factor)与机械系统间的非线性耦合效应，这种效应在潮汐突变(Tidal Surge)条件下会放大3.2±0.7倍。