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航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
研究文章识别事故因果因素...
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