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Large Language Models for Construction Risk Classification: A Comparative Study
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AI
DOI：10.3390/buildings15183379.png)
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摘要
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风险识别是建筑行业中的一个关键问题。近年来，应用人工智能（AI）工具从非结构化数据源（如新闻报道、社交媒体、合同和财务报告）中检测风险的趋势日益增长。大型语言模型（LLMs）在文本分析、摘要生成和内容生成方面的快速发展，为改进建筑风险识别提供了有前景的机会。本研究对用于自动化将风险项目分类到通用风险类别的自然语言处理（NLP）和LLM技术进行了全面的基准测试。评估了12种模型配置，范围从使用TF-IDF和Word2Vec的经典NLP管道，到基于Transformer的高级模型（如BERT和GPT-4），并采用了零样本、指令和少样本提示策略。结果表明，LLMs，尤其是带有少样本提示的GPT-4，实现了具有竞争力的性能（F1 = 0.81），接近最佳经典模型（BERT + SVM；F1 = 0.86），且无需训练数据。此外，LLMs在不平衡风险类别上表现出更平衡的性能，展示了它们在数据稀疏环境中的适应性。这些发现从理论上将LLMs定位为可扩展的即插即用替代方案，以替代NLP管道，从实践上强调了LLMs在标签数据和专家资源有限的情况下如何支持项目初期的规划与风险评估。
AI总结
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