(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211166342.1 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 华南理工大 学 地址 510640 广东省广州市天河区五山路 381号 (72)发明人 刘发贵　吴怡　 (74)专利代理 机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 江裕强 (51)Int.Cl. G06F 40/284(2020.01) G06N 5/02(2006.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/08(2012.01) (54)发明名称 一种基于位置感知的建筑工程变更事件联 合抽取方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于位置感知的建筑工 程变更事件联合抽取方法。 该方法包括以下步 骤： 获取多个建筑工程变更文本， 定义工程变更 事件的论元和触发词； 对工程变更文本进行预处 理， 并根据工程变更事件的论元和触发词对工程 变更文本进行字粒度的标注； 获得工程变更事件 的原型表征； 构建字符特征编码模块， 强化论元 和触发词边界位置的字 符， 得到领域知识增强的 字符特征； 构建句子特征编码模块， 得到变更语 义感知的句子特征； 构建特征聚合模块， 得到具 有全局语境的深层字符特征； 构建序列标注模 块， 进行工程变更事件的结构化表达。 本发明通 过在字符特征中融合领域知识 语义、 句子级别特 征， 并利用先验标签知识， 有助于提升建筑工程 变更事件的抽取效果。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115238685 A 2022.10.25 CN 115238685 A 1.一种基于位置感知的建筑工程变更事 件联合抽取 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取多个建筑工程变更文本， 分析工程变更文本， 确定构成工程变更事件的要素， 定义工程变更事 件的论元和触发词； S2： 对工程变更文本进行预处理， 并根据工程变更事件的论元和触发词对工程变更文 本进行字粒度的标注； S3： 根据标注后的工程变更文本的标签信息获得工程变更事 件的原型表征； S4： 构建字符特征编码模块， 利用工程变更事件的要素语义强化论元和触发词边界位 置的字符， 得到领域知识增强的字符特 征； S5： 构建句子特征编码模块， 利用工程变更事件的原型表征感知工程变更文档中包含 事件论元和触发词的句子， 得到变更语义感知的句子特 征； S6： 构建特征聚合模块， 将句子特征与字符特征相融合， 得到具有全局语境的深层字符 特征； S7： 构建序列标注模块， 学习深层字符特征对应的标签依赖信息， 得到工程变更文本 中 的最优标签序列， 并进行工程变更事 件的结构化表达 。 2.根据权利要求1所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 步骤S1中， 构成工程变更事件的要素包括建筑构件、 建筑场地、 建筑楼层、 建筑空 间、 属性、 数值属性 值、 对象属性目标和对建筑构件的变更 方式； 定义工程变更事件的论元的角色， 包括建筑构件、 建筑场地、 建筑楼层、 建筑空间、 属 性、 数值属性 值和对象属性目标； 工程变更事 件的触发词为表达变更 方式的词。 3.根据权利要求2所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 步骤S2中， 工程变更文本包括多个句子， 按照工程变更文本中的标点符号， 将工程 变更文本进行分句预处 理， 每一行为单一句子； 获取预处理后每份工程变更文本中所包括的句子数和句子长度； 采用 ‘BIO’三位序列 标注法， 对工程变更文本进行字符粒度的标注。 4.根据权利要求3所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 所述采用 ‘BIO’三位序列标注法， 对工程变更文本进行字符粒度的标注， 具体如下： 将工程变更文本中类别属于论元的词标注为论元， 标签即为其角色； 将工程变更文本 中表达变更 方式的词标注为触发词。 5.根据权利要求4所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 步骤S3具体包括以下步骤： S3.1： 分析构成工程变更事 件的要素的重要性， 对步骤S1中确定的要素分配权 重； S3.2： 针对每份工程变更文本， 对于步骤S2中标注的论元和触发词， 获取其对应的词向 量， 并根据其权 重计算此工程变更文本中包括的工程变更事 件的语义表征 e， 具体如下： ， 其中， 为工程变更文本中的要素即标注的论元或触发词的词向量， 为论元或触发 词 的权重， 为不同要素类别数量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115238685 A 2S3.3： 计算步骤S1中获取的所有工程变更文本对应的工程变更事件 的语义表征， 经过 平均计算得到 工程变更事 件的原型表征 ： ， 其中， 为步骤S1中获取的工程变更文本数量。 6.根据权利要求1所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 步骤S4包括以下步骤： S4.1： 将工 程变更文 本中由T个字符组成的第i个句子 输入词向量模型获取第i个句子 中的每个字符向量 ， 表示工程变更文本中第i个句子 中的第t个字符向量， t=1~T； S4.2： 通过编码层提取第i个句子 中每个字符的隐藏特 征 ； S4.3： 使用分词工具对第i个句子 进行分词， 将第i个句子 中每个词的语义信息， 以 不同字符位置 权重融合到词内各字符隐藏特 征， 得到领域知识增强的字符特 征 ：  ， 其中， 表示第i个句子 中第j个词的语义向量， p表 示构成第i个句子 中第j个词的 第p个字符,   表示第i个句子 中第j个词的第p个字符对应的位置 权重； S4.4： 对工程变更文本中所有的句子重复步骤S4.1~S4.3， 得到工程变更文本中所有句 子中每个字符的领域知识增强的字符特 征。 7.根据权利要求6所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 所述字符位置 权重 ， 其计算公式如下：  ， 其中，softmax()表示归一化指数函数； Normalization ()表示最大最小值归一化； 表 示第i个句子 中第j个词所包括的字符数量。 8.根据权利要求1所述的一种基于位置感知的建筑工程变更事件联合抽取方法， 其特 征在于， 步骤S5包括以下步骤： S5.1： 建立能够 提取句子局部特征的编码层， 学习步骤S4.2中的第i个句子 中每个字 符的隐藏特 征， 得到第i个句子的语义表征 ； S5.2： 根据第i个句子在文档中的位置顺序， 拼接一个位置向量 ， 得到第i个句子的句 子表征 ： ； S5.3： 计算工程变更事件原型表征与句子表征的相关性， 加强文档中包括事件论元或 触发词的事件句特征， 抑制不相关的非事件句特征， 得到第i个句子的变更语义感知的句子权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115238685 A 3