基于大语言模型的生产安全(工矿商贸)事故报告数字化方法

作     者：张凯 周清 商景林 李焱 程嘉昇 ZHANG Kai;ZHOU Qing;SHANG Jinglin;LI Yan;CHENG Jiasheng

作者机构：上海市安全生产科学研究所上海200233 

基　　金：上海市安全生产科学研究所科研项目(SFDF-24010) 国家标准化管理委员会标准制修订项目(20242804-Q-450) 

出 版 物：《中国安全生产科学技术》 (Journal of Safety Science and Technology)

年 卷 期：2025年第21卷第1期

页      码：38-47页

摘      要：为推动生产安全管理数字化转型、智能化提取事故报告价值数据,基于大语言模型并结合信息抽取与文本分类技术,提出1种面向工矿商贸行业领域的生产安全事故报告数字化方法。首先分析事故报告结构特点和编写规律,以正则化方法匹配提取事故报告关键段落,实现文本预处理,然后建立命名实体识别任务对事故报告基本特征进行文本抽取,并验证大语言模型微调前后的信息抽取效果,同时根据24Model设计事故原因模块化分类指标,通过模型参数微调实现事故致因特征层级分类预测,并作多场景和单一场景下致因分类对比实验。研究结果表明:大语言模型具备较强的泛化能力,通过少量数据标注与参数微调可快速适配事故报告信息抽取、致因分类任务,模型综合评价指标分别可达0.87和0.85,本文所构建的数字化方法可行有效。研究结果可为应急管理大数据底座的建设提供技术参考。

主 题 词：事故报告 数字化 大语言模型 24Model 信息抽取 致因分类 

学科分类：08[工学] 0837[0837] 

D　O　I：10.11731/j.issn.1673-193x.2025.01.005

馆 藏 号：203156923...