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申请/专利权人：中国建筑第七工程局有限公司;中建七局总承包有限公司

摘要：本发明提出一种基于AI的专业方案辅助决策专家系统构建方法，用以解决目前专业方案编制模式中效率低、成本高以及专家培养周期长等技术问题。本发明包括构建数据库、建立数据结构、构建知识图谱、智能模板匹配、方案的符合度以及对接知识库检索等步骤，操作人员通过输入关键词，系统可自动编制针对性强且符合规范性标准文件要求的专业方案，同时能够对专业方案进行智能审核和评价，充分利用大数据和人工智能的优势，实现专业方案的智能编制、审核及评价；同时解决了专业方案编制及审核周期长、成本高等问题，并且统一了评价标准，显著降低人力成本，提高工作效率，系统中形成的专业知识库能够为知识经济奠定基础，为构建企业竞争力提供支撑。

主权项：1.一种基于AI的专业方案辅助决策专家系统构建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：建立用于存储方案文档的数据库，并预设规范性标准文件；人工收集建筑项目的内部专业方案并导入数据库中，将外部成品方案数据导入数据库中；步骤S2：对步骤S1中数据库中的数据进行预处理，并根据预处理后的数据建立结构化数据存储到本地数据库中；步骤S3：基于行业基础信息，构建专业知识图谱，形成多功能知识图谱管理平台；所述步骤S3的多功能知识图谱管理平台包括数据采集层、数据存储层、信息与知识层、计算引擎层、算法训练层、AI服务层和可视化层，其中数据采集层包括网络数据爬取、专业方案库对接、人工反馈方案数据和数字孪生反馈数据；数据采集层采集的数据存储到数据存储层中，包括分布式存储、列式存储、索引存储和结构化存储；数据存储层中存储的数据经处理后得到信息与知识层所包含的内容，有系统行为数据、行业搜索数据、构建的知识图谱以及专业领域资源数据；所述计算引擎层包括离线和实时计算引擎、算法训练引擎；算法训练层主要包含机器学习和深度学习，机器学习的主要内容包括数据的分类、聚类、回归、关联规则，深度学习的主要内容包括RNN、CNN两种神经网络模型以及XLNet、RERT两种预训练模型；AI服务层包括智能写作、智能评审、智能推荐以及知识图谱；可视化层包括数据分析、数据可视化和模型评估，即对系统自动编制出来的方案进行数据分析以及模型评估；步骤S4：应用大数据和深度学习技术，把建筑类固定同质化的建筑方案内容进行模板化处理形成标签数据，继而通过机器学习分析词频语句主题及标签数据，最后利用NLG系统自主编制专业方案；步骤S5：根据编制出的专业方案的特征，判断该方案是否属于特定的专项专业方案类型，在专项专业方案类型中，输入专业方案的文本是否满足审核体系模型要求；步骤S6：采用本地数据中心加云端的架构，将专业方案的敏感数据保存在本地数据中心加密存储；云端通过智能爬虫采集互联网和数据库的行业大数据信息用以提供方案检索平台。

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