{"title":"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","authors":"Yujin Lee, Jaehyun Park, Sang-duk Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.360","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Named Entity Recognition and Causal Relation Extraction Based on Pre-trained Language Model for Safety Accident Analysis\",\"authors\":\"Yujin Lee, Jaehyun Park, Sang-duk Lee\",\"doi\":\"10.5391/jkiis.2023.33.4.360\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"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.\",\"PeriodicalId\":17349,\"journal\":{\"name\":\"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems\",\"volume\":\"67 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.360\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.360","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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.