水利工程文本中抢险实体和关系的智能分析与提取
水利工程抢险措施是防汛应急预案的重要组成部分.本文旨在运用信息抽取技术从各种无结构文本源中抽取出水利工程抢险知识,并将其转化为<实体,关系,实体>三元组结构,为应急预案智能生成提供结构化知识支撑.本文将异构的水利工程抢险实体抽取和关系抽取视为从序列到序列的生成任务,并提出了基于大型预训练语言模型(T5)的水利工程抢险实体和关系联合抽取框架(Water Project Rescue Entities and Relationships Joint Extrac-tion,WRERJE).WRERJE 是同时进行实体抽取和关系抽取的多任务框架,该框架使用动态提示引导 T5 进行实体和关系的联合抽取.研究特定于水利工程抢险领域的文本数据增强方法,在使用少量标注样本对WRERJE 进行初步微调的基础上,通过数据增强方法获得更多描述模糊但标注正确的数据进一步微调 WRERJE,提高了其对水利工程抢险实体和关系抽取的性能.通过实验对WRERJE 性能进行评估,结果表明在水利工程抢险实体和关系联合抽取任务上,WRERJE 表现出了较高的抽取性能(实体和关系抽取 F1 值分别达到 78.42%、78.22%),验证了动态提示和联合抽取方法的有效性.
水利工程抢险、应急预案、信息抽取、动态提示、联合抽取、文本数据增强
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;河南省科学院科技开放合作项目
2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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