航空事故叙述中的解耦关系抽取：评估关系稀疏场景下基于 Transformer 的安全知识发现
英文标题：Decomposed Relation Extraction from Aviation Accident Narratives: Evaluating Transformer-Based Safety Knowledge Discovery under Relational Sparsity
本文针对航空安全领域的文本挖掘难题，探讨了从航空事故叙述中进行关系抽取的方法。由于大量候选概念对中真实的安全关系极为稀疏，传统联合抽取模型往往表现受限。本研究评估了一种将关系分类与概念识别解耦的分离式框架，测试基于 Transformer 模型在稀疏关系下的安全知识发现能力。该研究为高风险安全关键领域的非结构化事故报告解析与自动化安全知识图谱构建提供了有效参考。
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中文
论文编号：arXiv:2610.27013v1 公告类型：最新（new）
摘要
从航空事故叙述文本中提取关系极具挑战性，因为在所有潜在的概念对中，真实存在的安全关系分布极为稀疏。本研究评估了一种解耦框架（Decomposed Framework），将关系分类任务与概念识别任务分离，旨在探究基于 Transformer 的模型在关系稀疏条件下的安全知识发现能力。
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