考虑提示学习的洪涝灾害应急决策自动问答模型研究

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。