一种小样本油气管道事故实体识别方法

本发明提出一种小样本油气管道事故实体识别方法，旨在解决该领域小样本NER任务中数据稀缺及实体标签对不齐问题。具体步骤为：先用基于相似度量的实体替换技术，通过预训练模型算余弦相似度，生成多样训练样本；再提出改进的掩码语言模型(MLM‑E)，引入实体标签信息重建被掩码实体，生成优质增强数据，解决实体标签对不齐难题；最后引入知识蒸馏技术，将教师模型知识迁移到学生模型，用软标签指导训练，提升语义学习能力。该方法经数据增强与知识蒸馏，有效提高油气管道事故领域实体识别的准确性和鲁棒性，为油气管道安全管理提供智能化方案，具重要实际应用价值。