Tüm yönetim sistemi standartlarında olduğu gibi ISO 45001 - İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi Standart’ı için de risk yönetimi önem arzetmektedir. Bir risk cümlesi riskin nedenini, bu neden sonucu oluşan olayı ve olay sonucundaki etkiyi barındırır. Buradaki neden, sonuç ve etki ilişkisi tüm yönetim sistemlerindeki risk cümleleri için geçerlidir. Bu yapıya uygun risklerin tanımlanması ve değerlendirilmesi ne kadar hızlı ve doğru gerçekleşirse o kadar etkin bir risk yönetimi sağlanacaktır. Bu çalışmada, Türkçe risk cümleleri ile kategori başlıklarının anlamsal tabanlı olarak sınıflandırılması sağlanmıştır. Bir cümlenin anlamsal olarak en çok benzediği cümleyi bulma işlemi, yaygın olarak vektör tabanlı anlamsal benzerlik ölçevleriyle sağlanmaktadır. Benzerlik değerleri, vektör tabanlı yöntemlerde genellikle kosinüs veya yumuşak-kosinüs benzerlikleriyle bulunur ve ilgili cümle en yüksek benzerlik değerini yakaladığı cümleye atanır. Çalışmada kullandığımız Türkçe risk cümlelerinden oluşan veri kümemiz üzerindeki gözlemlerimiz sonucunda, doğrudan vektör tabanlı benzerlik değerlerine göre yapılan kategorize etme işleminin yetersiz kaldığı görülmüştür. Bunun üzerine veri kıymetlendirme amacıyla, bir risk cümlesinin her bir başlıkla olan vektör tabanlı anlamsal benzerlik değerleri elde edilmiş ve buradan elde edilen değerler her bir cümleyi temsil edecek öznitelik vektörleri olarak kullanılmıştır. Bu işlem tüm risk cümleleri için tekrarlanmıştır. Baz veri üzerinden elde edilmiş bu yeni veri kümesi, sınıflandırıcının eğitimi için kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak Bire-Karşı-Diğerleri Çok Sınıflı Destek Vektör Makinesi kullanılmıştır. Önerilen metodun, Türkçe risk cümleleri üzerinde doğrudan vektör tabanlı yönteme göre üstünlüğü çıktılar üzerinde ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Doğal Dil İşleme, İş Sağlığı ve Güvenliği, Makine Öğrenmesi, ISO 45001, Risk Yönetimi
|
