基于BERT的灾害三元组信息抽取优化研究

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.02.016

CORC > 科技战略咨询研究院 > 中国科学院科技战略咨询研究院 > 可持续发展政策研究所

	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
刊名	中国安全科学学报
	2022-02-15
卷号	32 期号:02 页码:115-120
ISSN号	1003-3033
DOI	10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.02.016
文献子类	期刊
英文摘要	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。
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.casisd.cn/handle/190111/11760]
专题	可持续发展政策研究所
通讯作者	宋敦江
作者单位	1.北京城市系统工程研究中心城市运行研究部 2.太原学院计算机科学与技术系 3.中国科学院科技战略咨询研究院
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.