事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提...事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提出一种顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法。该方法首先设计了基于命名规律性的词汇增强事件抽取模型,感知实体名称规律以确定事件信息边界和类型,然后采用一种融合注意力和门控空洞卷积的关系识别方法,获取多维度文本特征来挖掘潜在事件关系,并建立了含时空关系的中文事故灾难语料库(Chinese disaster corpus with spatiotemporal relationship,CDCSTR)。在CDCSTR和中文突发事件语料库上进行实验,结果表明,事件抽取模型的F1值分别达到88.59%和78.49%;与现有方法相比,关系识别模型在CDCSTR上的4个任务性能均有提升,尤其是空间关系识别优势明显,取得了3.08%以上的性能领先。以成乐高速追尾事故为例进行验证,构建的事理图谱能展示现实场景下的事故演化过程和时空变化特征,辅助事故应急工作。展开更多
文摘事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提出一种顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法。该方法首先设计了基于命名规律性的词汇增强事件抽取模型,感知实体名称规律以确定事件信息边界和类型,然后采用一种融合注意力和门控空洞卷积的关系识别方法,获取多维度文本特征来挖掘潜在事件关系,并建立了含时空关系的中文事故灾难语料库(Chinese disaster corpus with spatiotemporal relationship,CDCSTR)。在CDCSTR和中文突发事件语料库上进行实验,结果表明,事件抽取模型的F1值分别达到88.59%和78.49%;与现有方法相比,关系识别模型在CDCSTR上的4个任务性能均有提升,尤其是空间关系识别优势明显,取得了3.08%以上的性能领先。以成乐高速追尾事故为例进行验证,构建的事理图谱能展示现实场景下的事故演化过程和时空变化特征,辅助事故应急工作。
