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基于概率融合算法的煤矿事故隐患文本知识实体抽取研究
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作者 李靖 李泽荃 +1 位作者 石福泰 郝强 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1007-1016,共10页
针对煤矿事故隐患文本数据的非结构化特性,基于煤矿事故隐患文本数据集,通过分析隐患描述文本数据的特征及隐含信息,结合事故隐患传播规律设计了适用于煤矿事故隐患描述文本的知识实体标注类型并使用Brat工具进行标注,构建用于知识实体... 针对煤矿事故隐患文本数据的非结构化特性,基于煤矿事故隐患文本数据集,通过分析隐患描述文本数据的特征及隐含信息,结合事故隐患传播规律设计了适用于煤矿事故隐患描述文本的知识实体标注类型并使用Brat工具进行标注,构建用于知识实体抽取模型的数据集;提出一种基于动态权重融合的BERT-IDCNN-CRF模型,并引入基于牛顿冷却定律的概率融合算法。结果表明:引入概率融合算法后,动态权重融合的BERT-IDCNN-CRF在隐患文本知识实体抽取任务中表现最佳,其精度、召回率与F1值分别提升了8.93%、5.28%、7.51%,显著提高了模型的预测准确性和稳定性,并具有良好的适应性。 展开更多
关键词 煤矿事故隐患 知识实体抽取 K折交叉验证 概率融合
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