• ISSN: 1674-7461
  • CN: 11-5823/TU
  • 主管:中国科学技术协会
  • 主办:中国图学学会
  • 承办:中国建筑科学研究院有限公司

2024, 16(1): 15-21. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2024.01.03

面向公路工程规范的多粒度知识提取与知识应用方法

1. 

广东省路桥建设发展有限公司,广州 510623

2. 

清华大学 土木工程系,北京 100084

3. 

清华大学 深圳国际研究生院,深圳 518055

通讯作者: 胡振中,

网络出版日期: 2024-02-20

作者简介: 孙克强(1983-),男,高级工程师,汕梅高速公路改扩建管理处主任,主要研究方向:高速公路施工管理

基金项目: 国家重点研发计划 2022YFC3801100

Multi-Level Knowledge Extraction and Application Methods for Highway engineering Specifications

1. 

Guangdong Road & Bridge Construction Development Co., Ltd., Guangzhou 510623, China

2. 

Civil Engineering Department, Tsinghua University, Beijing 100084, China

3. 

Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen 518055, China

Corresponding author: Zhenzhong Hu,

Available Online: 2024-02-20

引用本文: 孙克强, 张嘉鸿, 伍震, 胡振中. 面向公路工程规范的多粒度知识提取与知识应用方法[J]. 土木建筑工程信息技术, 2024, 16(1): 15-21. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2024.01.03

Citation: Keqiang Sun, Jiahong Zhang, Zhen Wu, Zhenzhong Hu. Multi-Level Knowledge Extraction and Application Methods for Highway engineering Specifications[J]. Journal of Information Technologyin Civil Engineering and Architecture, 2024, 16(1): 15-21. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2024.01.03

摘要:针对公路工程领域知识繁多而应用效率低的问题,提出面向公路规范类文本的多粒度知识提取与知识应用方法。在词语粒度上构建了公路工程领域词库;在语段粒度上提出TEARS定义,将复杂语段转换为结构化的三元组结构;在子句粒度上总结了四种主要句法,并各自设计了语义信息的抽取方法。以967本公路规范类文本为数据源,从中提取知识并构建了公路工程领域知识图谱,通过与深度学习方法比较验证了正确性,开发公路工程安全信息检索与应用系统。结果表明:该方法实现了非结构化公路规范类文本的知识提取,构建的领域知识图谱质量较高,满足工程应用需求。

关键词: 公路工程, 信息抽取, 自然语言处理, 中文规范, 知识图谱
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面向公路工程规范的多粒度知识提取与知识应用方法

孙克强, 张嘉鸿, 伍震, 胡振中

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