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一种面向突发事件应急要素的自动识别方法研究

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突发事件影响广泛,涉及因素较多,当前突发事件要素识别研究存在灾害要素信息、应对流程信息、承灾载体信息等数据自动识别困难等问题。文章构建突发事件应急要素"四维"模型,确定包含保障措施、响应措施等流程性信息在内的八类应急要素类别,提出TDA-RoBERTa-wwm-BiLSTM-CRF模型。该模型采用基于模板的数据增强策略,融合预训练模型与双向长短期记忆网络-条件随机场方法,实现了突发事件多要素信息的自动识别。对比与消融实验结果表明,该模型在突发事件应急要素自动识别中能起到良好效果。
An Automatic Recognition Method for Emergency Response Elements
Current research on the identification of emergency response elements faces the challenge of automatically recognizing data on disaster factors,response process,affected objects and so on.This paper establishes a four-dimensional model of emergency response elements,which are classified into eight categories covering safeguard measures,response measures and other processes,and proposes a TDA-RoBERTa-wwm-BiLSTM-CRF model.By adopting a template-based data augmentation strategy and integrating a pre-trained model with BiLSTM-CRF,the proposed model automatically identifies multiple factors of emergency events.The comparative and ablation study shows that the proposed model performs effectively in the automatic recognition of emergency response elements.

emergenciesresponse elementsdata augmentationdeep learning

杨跃翔、刘文玲、林睿婷、陈雨杰、王皖

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中国矿业大学(北京)管理学院

中国矿业大学(北京)

中国标准化研究院

突发事件 应急要素 数据增强 深度学习

国家重点研发计划NQI专项项目

2021YFF0600400

2024

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广东省立中山图书馆

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CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:1.864
ISSN:1002-1167
年,卷(期):2024.44(7)