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申请/专利权人：天津市公安局科技信息化总队

摘要：本发明公开了一种基于权责知识增强的电子政务项目审查优化双智能体协同方法。基于规则与神经相结合的公安信科项目方案优化智能体技术，简称优化智能体。首先通过人工对前述的审查智能体输出结果进行复核，将复核结果及新项目的业务目标等信息，作为优化智能体的输入，通过生成式语言模型生成对既有方案知识库的检索策略，进而召回符合优化期望的既有方案要素，再利用生成式语言模型叠加优化期望程度，生成参考优化方案。本发明的方法能够结合人工复核意见和新的业务目标，通过生成式语言模型来流程化地细化和优化既有方案，达到更高的项目目标满足度。

主权项：1.基于权责知识增强的电子政务项目审查优化双智能体协同方法，其特征在于包括以下步骤：S1，从异构多源的数据中提取项目方案要素信息和单位权责要素信息：设P为项目方案文本数据集合，其中每个项目方案文本pi∈P包含一系列指标要素；设R为电子政务单位的权责事项文本数据集合，其中每个权责事项文本rj∈R包含单位权责的描述，体现单位应当承担的角色与职责；利用生成式大语言模型M从每个所述项目方案文本pi和权责事项文本rj中提取信息元素，得到要素信息E，所述要素信息E包括项目方案的指标要素和单位权责要素分别表示为： 其中，ΘP和ΘR分别代表提取项目方案和单位权责信息时使用的提示指令；S2，方案知识图谱、权责知识图谱构建及其关系识别，包括以下步骤：S21，构建方案知识图谱和权责知识图谱：假设一个由大语言模型处理的生成函数为G，该函数接受输入文本的信息元素并输出与之对应的知识图谱构建概率；对于项目方案文本pi的指标要素和权责事项文本rj的权责要素构建与它们对应的项目方案知识图谱KGP和单位权责知识产权图谱KGR的条件概率模型，有：项目方案知识图谱KGP的概率性构建： 单位权责知识图谱KGR的概率性构建：# 其中，和分别表示用于生成项目方案知识图谱和权责知识图谱的提示指令；S22，识别知识图谱中方案实体与权责实体之间的关联关系：利用概率模型识别和计算知识图谱中方案实体与权责实体之间的关联概率，设Rel为方案实体与权责实体之间的关联关系集合，则它的概率性表达为：PRel|KGP,KGR,ΘF＝FKGP,KGR|ΘF,其中，ΘF是这个概率模型的参数，它能够表征在给定项目方案知识图谱KGP和单位权责知识图谱KGR的条件下，方案实体与权责实体之间关联关系的概率分布；S3，对新方案的知识图谱检索增强生成进行审查：对于一个新的项目方案文本pnew，利用大语言模型提取其指标要素 其中ΘE表示在提取指标要素时模型的参数配置；然后，基于所述指标要素以及所述项目方案知识图谱KGP和单位权责知识图谱KGR设计知识图谱检索增强生成的过程，以利用ΘSG参数配置的大语言模型M，同时考虑新方案的指标要素和知识图谱中的信息： 其中，Strategy代表基于新项目方案的指标要素和知识图谱KGP、KGR生成的检索策略；ΘSG为大模型的提示词；随后，利用召回的信息Recall输入大语言模型，执行比对和审查过程，生成审查和比对结果Result的概率模型，表示为： 其中，ΘResult代表相应的审查所用的提示指令；S4，构建基于生成式语言模型的电子政务项目优化智能体：以复核后的结果和改进建议作为优化智能体的输入InputOpt，生成对既有方案知识库的检索策略OptStrategy，然后召回满足优化期望的既有方案要素，并在此基础上生成参考优化方案OptProposal，有：{OptStrategy|InputOpt，ΘOptS＝MOptSInputOpt|ΘOptS；通过OptStrategy召回相关的既往项目指标要素集合RecallOpt，将InputOpt，RecallOpt输入大语言模型，生成对项目的优化意见，形式化表达如下式所示： 其中，ΘOptP是相应的方案优化方向关键词或文本规则，OptProposal是生成参考优化方案的提示指令。

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