基于预训练语言模型的安全事故分析命名实体识别与因果关系提取

Yujin Lee, Jaehyun Park, Sang-duk Lee
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摘要

最近为了预防安全事故正在进行多样的研究,现有的研究主要是以安全事故事例为基础预测安全事故类型,因此很难活用在为了从根本上防止安全事故的发生的安全事故的原因分析上。为此,本研究提出了分析事故环境信息和因果关系的以自然语言处理为基础的安全事故分析模型。为此,构建了安全事故领域的数据集,对基于KoELECTRA的个体名称识别及因果关系提取模型进行了fine调谐,比较了KoELECTRA前后的性能提高。因此,可以利用提议的模型分析安全事故事例中的环境信息及因果关系,并将此提供给安全管理者,对减少安全事故做出贡献。
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Named Entity Recognition and Causal Relation Extraction Based on Pre-trained Language Model for Safety Accident Analysis
최근 안전사고를 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기존 연구는 주로 안전사고사례를 기반으로 안전사고 유형을 예측하기 때문에 안전사고의 발생을 근본적으로 방지하기위한 안전사고의 원인 분석에 활용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 사고의 환경정보와 인과관계를 분석하는 자연어처리 기반 안전사고 분석 모델을 제안하였다. 이를 위해 안전사고 분야 데이터셋을 구축하여 KoELECTRA 기반 개체명 인식 및 인과관계 추출 모델을 파인튜닝 하였으며, 파인튜닝 전과 후를 비교하여 성능 향상을 확인하였다. 따라서, 제안된 모델을 활용하여 안전사고 사례 속 환경 정보 및 인과관계를 분석하고 이를 안전관리자에게 제공하여 안전사고 감소에 기여할 수 있다.
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