摘要： 为了提高煤矿事故安全评价的准确性和客观性，针对煤矿安全风险评估中常用的 LEC 评价法可能出现的不客观以及评价过程中 L值评价过于复杂的现状，提出了一种基于 BERT预训练 模型代替人工进行打分并对 L值的评价指标进行优化的方法。通过专家打分的事故分析对模型进行 训练，得到预测模型，利用预测模型对需要评价的数据进行预测打分，再结合优化后的 L值公式得到 事故发生可能性的分值。研究结果表明：BERT模型在经过训练后预测效果较好，与专家判断指标的 综合重合度高达 92.09%，且改良后的 L值判断公式综合了环境物体因素、施工操作人员因素和安全 管理因素，在判断时可以较为客观地体现出潜在风险发生的可能性，该研究为煤矿行业中作业条件 的危险性评估提供了一种新的思路和方法。