一种面向安全生产领域的知识业务处理方法与流程

本发明涉及业务问答，尤其是一种面向安全生产领域的知识业务处理方法及系统。

背景技术：

1、安全生产领域涉及危险化学品、非煤矿山、工贸、交通运输、建筑施工等多个重点行业，法规标准体系覆盖法律、行政法规、部门规章、国家标准、行业标准、地方规范性文件等多个层级，条款数量庞大且相互之间存在复杂的引用关系和层级依赖。随着企业对安全生产合规管理要求的不断提高，如何从海量多源异构的法规标准文本中快速、准确地定位与特定隐患场景或业务描述相匹配的适用条款，已成为安全生产信息化领域的重要技术挑战。

2、目前，已有部分技术方案尝试利用计算机手段辅助安全生产法规的检索与匹配。一类方案是基于语义向量的法规检索方法，另一类方案是基于知识图谱的法规推理方法。在此基础上，部分改进方案尝试将上述两种检索方式进行结合。

3、然而，研究发现上述技术方案存在以下不足：现有的结合方式均为静态或固定策略，即无论用户输入何种描述文本、无论实体识别结果是否可靠，语义检索通路和知识图谱检索通路均以固定的方式参与结果融合。在实际应用中，用户输入的描述文本往往存在表述模糊、术语非标准、安全特征不完整等情况，导致安全特征到知识图谱实体的映射过程存在显著的置信度波动。当实体识别置信度较低时，若仍引入图谱检索结果，会将实体映射错误所导致的噪声一并引入输出结果，降低匹配精度；而当实体识别置信度较高时，若未能充分利用图谱的结构化推理能力，又会遗漏与当前场景存在深层关联的适用条款。现有技术无法感知用户输入内容的可靠性差异，也无法据此动态调整检索策略和融合方式，导致在复杂多变的安全生产实际应用场景中，法规条款匹配的准确性难以满足实际业务需求。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术问题，本发明提供一种面向安全生产领域的知识业务处理方法。

2、第一方面，本技术提供一种面向安全生产领域的知识业务处理方法，包括：获取用户输入的描述文本；将所述描述文本向量化，在预构建的法规条款向量库中进行语义检索，获取与所述描述文本的语义相似度满足第一预设条件的条款，作为第一候选条款集；从所述描述文本中提取安全特征，将所述安全特征映射至预构建的安全生产法规知识图谱中的实体节点，以所述实体节点为起点，沿所述知识图谱中的预设关系边执行路径扩展，将扩展路径所经过的条款节点作为第二候选条款集；根据各安全特征的可信程度确定当前查询的实体关联置信度，将所述第一候选条款集中各条款的语义相似度与所述第二候选条款集中各条款的图谱关联度，以所述实体关联置信度为权重进行加权融合，得到各条款的综合召回得分，将综合召回得分超过预设阈值的条款合并，生成第三候选条款集；将所述第三候选条款集中的条款输入大语言模型，由所述大语言模型依据法律位阶优先级规则进行排序，输出与所述描述文本匹配的条款列表及其对应的法律溯源路径。

3、可选地，所述生成第三候选条款集具体包括：分别统计所述描述文本中成功映射至所述知识图谱实体节点的有效安全特征的数量及各有效安全特征对应的映射可信程度，计算全部所述映射可信程度的算术平均值，作为所述实体关联置信度；获取所述第一候选条款集中各条款与所述描述文本之间的向量相似程度；其中，仅属于所述第一候选条款集的条款，其图谱关联程度取值为零；获取所述第二候选条款集中各条款与所述实体节点之间的图谱关联程度；其中，仅属于所述第二候选条款集的条款，其向量相似程度取值为零；将各条款的图谱关联程度以所述实体关联置信度为权重加权、各条款的向量相似程度以所述实体关联置信度的补数加权，融合得到各条款的综合召回得分；将所述综合召回得分超过所述预设阈值的条款合并，生成所述第三候选条款集。

4、可选地，所述获取所述第二候选条款集中各条款与所述实体节点之间的图谱关联程度，包括：获取所述实体节点到该条款的所有可达路径，每条路径由至少一条预设关系边依次连接而成；为每条预设关系边配置关系类型衰减系数，且不同类型的预设关系边对应不同的衰减系数；所述衰减系数取值范围为0至1；将单条路径上各关系边衰减系数的连乘积作为该路径的路径权重；将所述实体节点到该条款的全部可达路径中路径权重的最大值，确定为该条款与所述实体节点之间的图谱关联程度。

5、可选地，所述法律位阶优先级规则包括：上位法优先于下位法、特别法优先于普通法、新法优先于旧法。

6、可选地，路径扩展的深度不超过3级，以所述实体节点为起点，经过不超过3条预设关系边所到达的条款节点均作为所述第二候选条款集。

7、可选地，所述获取与所述描述文本的语义相似度满足第一预设条件的条款，作为第一候选条款集，包括：根据所述描述文本中的场景约束信息，确定对应的知识类型标签和适用范围标签；以所述知识类型标签和所述适用范围标签为索引，在所述法规条款向量库中定位目标分区；在所述目标分区范围内计算所述描述文本的语义向量与各条款语义向量之间的余弦相似度；在所述目标分区范围内按照余弦相似度从高到低排序，提取排序靠前的k个条款作为所述第一候选条款集。

8、可选地，所述方法还包括：当检测到新版本文件发布时，对所述新版本文件执行结构化预处理，得到新版条款记录及其对应的图谱节点和关系边；在所述新版本文件与旧版本之间执行条款对齐：计算新版第i个条款与旧版第j个条款之间的对齐程度，所述对齐程度由结构位置一致程度与内容语义一致程度加权求和得到；其中，所述结构位置一致程度根据条款所在章节路径的重合比例和条款序号的对应关系确定，所述内容语义一致程度根据两个条款语义向量之间的相似程度确定；当新版条款与旧版条款为对齐程度最高且超过预设对齐阈值时，建立两条款之间的对应关系；未与任何旧版条款对应的新版条款判定为新增条款，未与任何新版条款对应的旧版条款判定为废止条款；建立对应关系但内容语义一致程度低于修改阈值的条款对判定为修改条款。

9、可选地，所述方法还包括：对于判定为修改或废止的条款，在所述知识图谱中执行连锁影响分析；沿指向该条款的引用边反向遍历，获取引用该条款的其他条款；沿约束边查找与该条款绑定相同安全对象或相同对象状态的其他条款；沿层级路径查找以该条款所在章节作为适用范围继承来源的条款；将上述遍历得到的条款构成受影响条款集合；其中，所述受影响条款集合中的条款正文未发生变化但引用证据、对象关联或继承适用范围中包含已变化内容，重新执行计算。

10、可选地，所述方法还包括：对废止条款的图谱节点及其关联边执行逻辑删除，保留节点和有效时间区间以支持历史追溯查询；对修改条款生成新版本节点，在新旧版本节点之间建立记录生效时间分界的版本替代边；对新增条款生成对应的节点、关系边和语义向量；对向量索引按分区执行增量更新，仅新增条款和修改条款写入对应分区，未受影响分区不参与更新；利用已保存的依据关系回溯历史业务结果，将依据路径中包含已废止或已修改条款的业务结果项标记为版本已变化。

11、第二方面，本技术提供一种面向安全生产领域的知识业务处理系统，包括：获取模块，用于获取用户输入的描述文本；第一检索模块，用于将所述描述文本向量化，在预构建的法规条款向量库中进行语义检索，获取与所述描述文本的语义相似度满足第一预设条件的条款，作为第一候选条款集；第二检索模块，用于从所述描述文本中提取安全特征，将所述安全特征映射至预构建的安全生产法规知识图谱中的实体节点，以所述实体节点为起点，沿所述知识图谱中的预设关系边执行路径扩展，将扩展路径所经过的条款节点作为第二候选条款集；优化合并模块，用于根据各安全特征的可信程度确定当前查询的实体关联置信度，将所述第一候选条款集中各条款的语义相似度与所述第二候选条款集中各条款的图谱关联度，以所述实体关联置信度为权重进行加权融合，得到各条款的综合召回得分，将综合召回得分超过预设阈值的条款合并，生成第三候选条款集；输出模块，用于将所述第三候选条款集中的条款输入大语言模型，由所述大语言模型依据法律位阶优先级规则进行排序，输出与所述描述文本匹配的条款列表及其对应的法律溯源路径。

12、本发明的有益效果包括：通过构建语义向量检索和知识图谱检索两条并行的候选条款召回通路，并基于实体关联置信度对两条通路的检索结果进行自适应加权融合，最后经大语言模型依据法律位阶优先级规则排序输出，能够从不同维度丰富候选条款的来源，有效降低了单纯依赖语义检索导致的漏检风险，也弥补了纯图谱检索对自然语言描述容错能力不足的缺陷。

13、且针对两条通道，本技术根据用户输入描述文本中安全特征的映射可信程度动态确定实体关联置信度，并以该置信度为权重对两条通路的检索结果进行加权融合，实现了检索策略与输入证据质量的自适应对齐。当安全特征能够高置信度地映射至知识图谱实体节点时，实体关联置信度高，融合时赋予图谱关联程度较高的权重，使知识图谱的结构化推理能力得到充分利用，将仅凭语义相似度难以召回的、但在法规逻辑层面与当前场景密切相关的条款有效引入候选集；当安全特征映射可信程度较低时，实体关联置信度趋低，融合时自动降低图谱关联程度的权重，使检索结果主要依赖语义相似度，避免了因实体映射错误将不相关的图谱噪声引入候选集。上述动态调节机制使得本技术在面对安全生产实际场景中用户输入表述模糊、术语不规范、安全特征不完整等复杂情况时，始终保持检索策略与输入质量的最佳适配状态，显著提高了法规匹配的准确性和鲁棒性。

14、另外，本技术将大语言模型引入候选条款的精排环节，由大语言模型依据法律位阶优先级规则对第三候选条款集进行排序，而非单纯依赖相似度进行排序，使得最终输出的条款列表在法律适用层面具有合理的优先级顺序，有效解决了现有技术中检索结果法律效力失序的问题。