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基于BERT的灾害三元组信息抽取优化研究
宋敦江; 杨霖; 钟少波
发表期刊中国安全科学学报
摘要为从网络媒体文本中快速、准确提取灾害三元组信息,利用自然语言处理(NLP)技术,研究灾害三元组信息抽取应用及其算法优化。通过双向编码器表示(BERT)预训练语言模型,应用于地质灾害三元组信息提取的实例中,针对模型由于底层多头注意力(MHA)机制会导致“低秩瓶颈”问题,对此,通过增大模型key-size对其进行优化。结果表明:所提方法能够显著提升从新闻报道等文本中提取地质灾害种类、发生地点、发生时间等关键信息的容错率及精准率;可得到对地质等灾害空间分布情况和趋势的分析,进而为预案编制、应急资源优化配置、区域监测预警等灾害应急管理工作提供科学分析和决策信息支持。
2022-02-15
卷号32期号:02页码:115-120
ISSN1003-3033
文章类型期刊
DOI10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.02.016
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.casisd.cn/handle/190111/11760
专题可持续发展战略研究所
通讯作者宋敦江
作者单位1.中国科学院科技战略咨询研究院
2.太原学院计算机科学与技术系
3.北京城市系统工程研究中心城市运行研究部
推荐引用方式
GB/T 7714
宋敦江,杨霖,钟少波. 基于BERT的灾害三元组信息抽取优化研究[J]. 中国安全科学学报,2022,32(02):115-120.
APA 宋敦江,杨霖,&钟少波.(2022).基于BERT的灾害三元组信息抽取优化研究.中国安全科学学报,32(02),115-120.
MLA 宋敦江,et al."基于BERT的灾害三元组信息抽取优化研究".中国安全科学学报 32.02(2022):115-120.
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