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基于BERT-CRF模型的火灾事故案例实体识别研究
被引量：
2
1
作者
关斯琪
董婷婷
+1 位作者
万子敬
何元生
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第11期1529-1534,共6页
为实现火灾事故调查档案的关键信息抽取,提出一种基于BERT-CRF模型的文本命名实体识别方法。通过对161篇事故报告进行实体标注及数据增强,构建了火灾事故文本语料集;基于BERT预训练模型,对语料集中的句子序列进行双向特征提取,深度挖掘...
为实现火灾事故调查档案的关键信息抽取,提出一种基于BERT-CRF模型的文本命名实体识别方法。通过对161篇事故报告进行实体标注及数据增强,构建了火灾事故文本语料集;基于BERT预训练模型,对语料集中的句子序列进行双向特征提取,深度挖掘事故文本上下文的语义信息;结合CRF模型,充分考虑标签转移规则,对关键实体进行预测。试验表明:本文方法在火灾事故案例实体识别任务中的精确率、召回率以及F1值分别为76.36%、86.19%、80.97%,优于BERT和BERT-BiLSTM-CRF模型,且训练时长较BERT-BiLSTMCRF模型缩短61 s。本文方法可为火灾调查知识库、案卷编制等下游系统提供准确的实体构建服务。
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关键词
命名
实体
识别
BERT-CRF
火灾事故
消防
信息
火灾事故调查档案
语料集
火灾事故文本
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职称材料
NLP在智能消防接处警系统中的应用研究
被引量：
2
2
作者
雷兴豪
董雷
《电子设计工程》
2023年第3期43-48,共6页
随着城市工业化、现代化进程的持续加快,城市规模扩张、工程建设量急剧增加导致火灾事故频发,对消防救援队伍的响应速度、救援资源调度分配、现场救援作业、科学施救、重点单位预案等综合能力提出更高要求,使信息化手段全面融合消防业...
随着城市工业化、现代化进程的持续加快,城市规模扩张、工程建设量急剧增加导致火灾事故频发,对消防救援队伍的响应速度、救援资源调度分配、现场救援作业、科学施救、重点单位预案等综合能力提出更高要求,使信息化手段全面融合消防业务管理和实战应用。为适应城市消防指挥中心的接处警工作要求,针对当前大多数接处警系统信息录入、力量调配效率偏低等问题,提出一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF的预训练模型,在接处警系统中对警情要素进行提取,在自行构建的警情语料库中进行实验,基于ALBERT-BiLSTM-CRF的消防警情要素实体识别模型,即将自然语言处理技术运用于消防火灾警情接处警系统中,所得到的警情文本实体识别的F1值为81.660%,该领域需要对语音信息转文本信息后进行快速提取,验证了该模型在保证时间开销和识别准确率的条件下可以提高接警录入效率,并辅助消防人员快速作出救援决策。
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关键词
自然语言处理
ALBERT
命名
实体
识别
消防警情信息实体识别
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职称材料
题名
基于BERT-CRF模型的火灾事故案例实体识别研究
被引量：
2
1
作者
关斯琪
董婷婷
万子敬
何元生
机构
应急管理部天津消防研究所
工业与公共建筑火灾防控技术应急管理部重点实验室
天津市消防安全技术重点实验室
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第11期1529-1534,共6页
基金
应急管理部天津消防研究所基科费项目(2022SJ22,2023SJ08)。
文摘
为实现火灾事故调查档案的关键信息抽取,提出一种基于BERT-CRF模型的文本命名实体识别方法。通过对161篇事故报告进行实体标注及数据增强,构建了火灾事故文本语料集;基于BERT预训练模型,对语料集中的句子序列进行双向特征提取,深度挖掘事故文本上下文的语义信息;结合CRF模型,充分考虑标签转移规则,对关键实体进行预测。试验表明:本文方法在火灾事故案例实体识别任务中的精确率、召回率以及F1值分别为76.36%、86.19%、80.97%,优于BERT和BERT-BiLSTM-CRF模型,且训练时长较BERT-BiLSTMCRF模型缩短61 s。本文方法可为火灾调查知识库、案卷编制等下游系统提供准确的实体构建服务。
关键词
命名
实体
识别
BERT-CRF
火灾事故
消防
信息
火灾事故调查档案
语料集
火灾事故文本
Keywords
named entity recognition
BERT-CRF
fire accident
fire information
fire investigation file
text corpus
fire accident text
分类号
X928.7 [环境科学与工程—安全科学]
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
NLP在智能消防接处警系统中的应用研究
被引量：
2
2
作者
雷兴豪
董雷
机构
武汉邮电科学研究院
武汉理工光科股份有限公司
出处
《电子设计工程》
2023年第3期43-48,共6页
文摘
随着城市工业化、现代化进程的持续加快,城市规模扩张、工程建设量急剧增加导致火灾事故频发,对消防救援队伍的响应速度、救援资源调度分配、现场救援作业、科学施救、重点单位预案等综合能力提出更高要求,使信息化手段全面融合消防业务管理和实战应用。为适应城市消防指挥中心的接处警工作要求,针对当前大多数接处警系统信息录入、力量调配效率偏低等问题,提出一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF的预训练模型,在接处警系统中对警情要素进行提取,在自行构建的警情语料库中进行实验,基于ALBERT-BiLSTM-CRF的消防警情要素实体识别模型,即将自然语言处理技术运用于消防火灾警情接处警系统中,所得到的警情文本实体识别的F1值为81.660%,该领域需要对语音信息转文本信息后进行快速提取,验证了该模型在保证时间开销和识别准确率的条件下可以提高接警录入效率,并辅助消防人员快速作出救援决策。
关键词
自然语言处理
ALBERT
命名
实体
识别
消防警情信息实体识别
Keywords
Natual Language Processiong(NLP)
ALBERT
named entity recognition
entity identification of fire alarm information
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT-CRF模型的火灾事故案例实体识别研究
关斯琪
董婷婷
万子敬
何元生
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
NLP在智能消防接处警系统中的应用研究
雷兴豪
董雷
《电子设计工程》
2023
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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