論文の概要: Causality Extraction from Nuclear Licensee Event Reports Using a Hybrid Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05656v2
• Date: Mon, 22 Apr 2024 15:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:47:39.278368
• Title: Causality Extraction from Nuclear Licensee Event Reports Using a Hybrid Framework
• Title（参考訳）: ハイブリッドフレームワークを用いた原子力ライセンスイベントレポートからの因果性抽出
• Authors: Shahidur Rahoman Sohag, Sai Zhang, Min Xian, Shoukun Sun, Fei Xu, Zhegang Ma,
• Abstract要約: 本稿では,核ライセンスイベントレポートからの因果検出と抽出のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 因果関係分析のための20,129のテキストサンプルを用いたLERコーパスをコンパイルし,因果関係検出のための深層学習に基づくアプローチを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1139106894905972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industry-wide nuclear power plant operating experience is a critical source of raw data for performing parameter estimations in reliability and risk models. Much operating experience information pertains to failure events and is stored as reports containing unstructured data, such as narratives. Event reports are essential for understanding how failures are initiated and propagated, including the numerous causal relations involved. Causal relation extraction using deep learning represents a significant frontier in the field of natural language processing (NLP), and is crucial since it enables the interpretation of intricate narratives and connections contained within vast amounts of written information. This paper proposed a hybrid framework for causality detection and extraction from nuclear licensee event reports. The main contributions include: (1) we compiled an LER corpus with 20,129 text samples for causality analysis, (2) developed an interactive tool for labeling cause effect pairs, (3) built a deep-learning-based approach for causal relation detection, and (4) developed a knowledge based cause-effect extraction approach.
• Abstract（参考訳）: 産業規模の原子力プラント運用経験は、信頼性とリスクモデルにおいてパラメータ推定を行う上で重要な生データ源である。 多くの運用経験情報は、障害イベントに関連するもので、物語のような構造化されていないデータを含むレポートとして格納される。 イベントレポートは、多くの因果関係を含む、障害の開始と伝播の方法を理解するために不可欠である。 深層学習を用いた因果関係抽出は、自然言語処理(NLP)分野における重要なフロンティアであり、大量の記述情報に含まれる複雑な物語や接続の解釈を可能にするため重要である。 本稿では,核ライセンスイベントレポートからの因果検出と抽出のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 主な貢献は,(1)原因分析のための20,129のテキストサンプルを用いたLERコーパスのコンパイル,(2)原因効果ペアのラベル付けのための対話ツールの開発,(3)因果関係検出のためのディープラーニングに基づくアプローチの構築,(4)知識に基づく原因効果抽出手法の開発である。

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