邓旭方,成飞,吕沅庚,邓伦,刘乐平,封婧仪

• 1:中国长江电力股份有限公司
• 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)：

工程规范是工程建设过程中常用的重要标准文件之一。面对这些非结构化工程规范文本，高效、准确地从中抽取相关知识，并将这些知识以可视化形式呈现，对于提高知识的利用效率、提升管理人员对工程规范文本的理解效率有着重要的作用。针对典型的工程规范文本，提出一种基于深度学习的工程规范知识抽取方法，融合ALBERT(A Lite Bidirectional Encoder Representation from Transformers)、BiLSTM(Bi-directional Long Shot-Term Memory)和CRF(Conditional Random Fields),建立工程规范实体识别模型，增强文本语义特征，获得工程规范中的实体；融合Attention机制和BiLSTM提取工程规范中的关系，根据所提取出的知识构建工程规范知识图谱。以《给水排水管道工程施工及验收规范》为典型实例对该方法进行了验证，结果表明，工程规范实体识别的F1值为78.18%,优于传统模型；关系抽取的F1值为98.35%。利用所抽取知识建立了工程规范知识图谱，通过基于知识图谱的全局信息展示、特定信息检索，提升工程规范的利用效率，辅助工程现场施工。

关键词(KeyWords)： 工程规范;知识抽取;ALBERT预训练模型;BiLSTM;CRF;注意力机制

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国长江电力股份有限公司科研项目(Z212302036)

作者(Author): 邓旭方,成飞,吕沅庚,邓伦,刘乐平,封婧仪

DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2025.S1.013

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