典型文献
考虑提示学习的洪涝灾害应急决策自动问答模型研究
文献摘要：
为提高洪涝灾害应急处置时效性和科学性,构建洪涝灾害应急决策自动问答系统模型,以提高应急指挥团队的决策效率,在分析洪涝灾害应急决策逻辑基础上,以摘要式问答为任务框架,收集整理包含洪涝灾害应急情景和应急决策的摘要式问答对数据集,建立可用于问答生成的GPT2预训练语言模型,并引入提示学习(Prompt-learning),通过自动创建连续型前缀提示(Prompt),优化少量连续参数,缓解问答对数据较少带来的过拟合风险,利用人工评估和自动评估2种方法验证模型的有效性.研究结果表明:通过GPT2与提示学习相结合建立的自动问答模型,可根据洪涝灾害情景生成语言质量良好及决策信息丰富的答案,有利于提高洪涝灾害应急处置中的科学决策能力.
文献关键词：
洪涝灾害;应急决策;自动问答;语言模型;提示学习
中图分类号：
作者姓名：
王喆;杨栋梁;况星园;刘丹;马勇
作者机构：
武汉理工大学安全科学与应急管理学院,湖北武汉430070;武汉理工大学中国应急管理研究中心,湖北武汉430070;武汉理工大学航运学院,湖北武汉430063
文献出处：
引用格式：
[1]王喆;杨栋梁;况星园;刘丹;马勇-.考虑提示学习的洪涝灾害应急决策自动问答模型研究)[J].中国安全生产科学技术,2022(11):12-18
A类：
B类：
提示学习,洪涝灾害,灾害应急,应急决策,自动问答模型,应急处置,问答系统,系统模型,应急指挥,决策效率,决策逻辑,逻辑基础,摘要,收集整理,急情,答对,GPT2,预训练语言模型,Prompt,learning,连续型,前缀,过拟合,自动评估,方法验证,验证模型,成语,语言质量,决策信息,科学决策,决策能力
AB值：
0.297766
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