黄斌,刘一琪,耿欣,徐正,常倩然

• 1:长江三峡技术经济发展有限公司
• 2:天津大学水利工程智能建设与运维全国重点实验室

摘要(Abstract)：

长江大保护工程采用EPC承包模式，属于涉及多利益相关者和复杂环境的大型工程。该项目面临复杂的协同关系和难度较大的协同管控挑战。因此，如何利用积累的经验知识实现高效、高质量辅助协同管控是各方面关注的焦点。为了有效利用文本知识，构建了BERT-BiLSTM文本分类模型和RoBERTa-BiLSTM-CRF实体识别模型。依托宜昌两网二期项目设计了知识抽取试验，进一步对长江大保护EPC项目文本资料进行知识抽取，经过实体对齐和结构化存储，最终形成了可复制、可推广的结构化协同策略库。此外，利用实体识别模型获得了问句关键实体信息，并通过匹配检索获得待定策略集。最后利用策略句融合方法，实现基于句子语义关系对待定策略集的语义融合，提出协同策略，为后续项目协同管控提供重要参考。

关键词(KeyWords)： 长江大保护;知识抽取;协同管控;策略智能生成

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国长江三峡集团有限公司科研项目(202103551)

作者(Author): 黄斌,刘一琪,耿欣,徐正,常倩然

DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2025.S2.007

参考文献(References)：

• [1] 耿飙，梁成全，魏炜，等.基于深度学习的非结构化医学文本知识抽取[J].计算机工程与设计，2024,45(1):177-186.
• [2] 何江，钱慧敏.跨境电商与跨境物流协同策略研究[J].物流科技，2017,40(7):1-6.