基于自然语言处理和机器学习的疑似土壤污染企业识别

黄国鑫; 朱守信; 王夏晖; 田梓; 季国华; 卢然; 崔轩; 陈茜

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基于自然语言处理和机器学习的疑似土壤污染企业识别

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摘要

针对污染场地识别的精准性不高、科学性不足、全面性不够和数据共享难度大等问题,以南方某地级市为研究区,借助大数据平台,基于自然语言处理和机器学习,通过引入摘要中热词权重构建改进型朴素贝叶斯模型,并对兴趣点(POI)数据进行中类行业预测和污染企业识别。结果表明,与随机森林算法和XGBoost算法相比,朴素贝叶斯算法的性能最佳;企业名称+经营范围构建有语义词汇库后,朴素贝叶斯算法的准确率、召回率和综合评价指标(F1)值得到大幅提升,分别提高了0.23、0.23和0.23;采用权重1.27和平滑参数α为1.10后,建立了改进型朴素贝叶斯模型,实现了行业类别预测,相应的准确率、召回率和F1值分别为0.63、0.62和0.63;识别出研究区中26个疑似土壤污染行业有关1 774家企业。改进型朴素贝叶斯模型能够有效地预测疑似土壤污染企业,具有较好的准确率与召回率,能够为场地污染识别与风险管控实践提供理论依据和设计参数。

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来源
《环境工程学报》 |2020年第11期|3234-3242|共9页
作者
黄国鑫; 朱守信; 王夏晖; 田梓; 季国华; 卢然; 崔轩; 陈茜;
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作者单位

生态环境部环境规划院;

北京100012;

中国地质大学(北京)水资源与环境学院;

北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类部门环境规划与管理;
关键词
土壤污染; 自然语言处理; 机器学习; 中类行业; 污染企业识别; 改进型朴素贝叶斯模型;

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