【摘 要】
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航空安全自愿报告是由民航业内人士上报的文本报告,其中记录着影响民航运行安全的隐患事件,可作为主动防范民航事故的重要依据。针对航空安全自愿报告,采用自然语言处理技术,开展了命名实体文本信息及其关系抽取,对构建机场不正常事件知识图谱具有重要的支撑作用。首先,针对航空安全自愿报告非结构化文本问题归纳提出了机场不正常事件信息抽取技术路线;其次,针对命名实体识别模型中自注意力机制的权重分配过度集中于单个字且
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航空安全自愿报告是由民航业内人士上报的文本报告,其中记录着影响民航运行安全的隐患事件,可作为主动防范民航事故的重要依据。针对航空安全自愿报告,采用自然语言处理技术,开展了命名实体文本信息及其关系抽取,对构建机场不正常事件知识图谱具有重要的支撑作用。首先,针对航空安全自愿报告非结构化文本问题归纳提出了机场不正常事件信息抽取技术路线;其次,针对命名实体识别模型中自注意力机制的权重分配过度集中于单个字且权重分散,以及自注意力机制依赖大量训练样本的问题,提出了基于多尺度注意力机制的命名实体识别方法代替人工标注报告命名实体类别,编写实验验证了模型信息抽取效果;第三,结合模型预测分数设计了样本选择策略,开展了模型对样本中稀疏命名实体训练不足问题研究,降低了人工标注训练集样本量;第四,针对报告的语义相似性问题,提出了基于外部注意力机制的关系抽取方法代替人工标注命名实体关系类别,研究构建了关系抽取模型;最后,运用未加入模型训练集的报告验证了机场不正常事件信息抽取模型的泛化能力和识别效果,并将信息抽取结果进行了可视化处理和风险分析。本文综合命名实体识别、关系抽取、知识图谱、风险矩阵等方法,提出了一种针对航空安全自愿报告信息抽取机场不正常事件要素的方法,为开展安全管理提供支持。
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