消防科学与技术 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (4): 585-588.
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李继宝1,2,3,董婷婷1,2,3,关斯琪1,2,3,万子敬1,2,3
Li Jibao1,2,3, Dong Tingting1,2,3, Guan Siqi1,2,3, Wan Zijing1,2,3
摘要: 针对当前火灾信息系统信息来源繁杂、分类解读依赖专家经验等问题,通过自动文本摘要方法来实现火灾信息文本的辅助分析。在优化消防信息数据集的基础上,采用全词遮罩的BERT_WWM中文预训练模型,提取具有上下文语义的词向量表征,并使用Transformer提取摘要句,进一步提升火灾信息摘要提取效果。通过在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L上进行试验,研究的BERT_WWM + Transformer方法较其他基准有小幅提升,人类主观评价可部分达到提取文本关键信息的目的,为执行任务时的信息支持工作提供可用的自动化工具。