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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开一种基于分类的专项施工方案强制性条文合规性审查方法，属于人工智能技术领域。首先获取审查方案；利用隐含狄利克雷分布主题模型对方案工程类型进行判别；将审查方案进行分段处理，形成方案段落集；训练深度开放集合分类模型，调用深度开放集合分类模型确定每一段落内容是否符合强制性条文范围；将段落与条文进行基于词权重的余弦相似度计算，根据计算结果判断是否符合强制性条文的要求。通过甄别输入方案各段落所属强制性条文，提高识别准确率，达到自动化确定段落对应强制性条文的效果，同时利用余弦相似度计算判断是否符合强制性条文规定，减少审查错误，提高方案审查效率。
主权项：1.一种基于分类的专项施工方案强制性条文合规性审查方法，其特征在于步骤如下：S1、首先将待审查方案文档转为docx格式；S2、根据预先训练好的隐含狄利克雷分布LDA主题模型确定待审查方案所属的专项施工方案类别；S3、通过识别回车符将待审查方案文档的内容进行分段处理，分解为多个段落；S4、将待审查方案文档的所有段落依次输入到相应专项施工方案的深度开放集合分类模型中，输出每个段落与相应专项施工方案要求的每一项强制性条文的匹配率，并根据预设的阈值判断段落内容是否属于具体强制性条文；针对每种具体的专项施工方案训练一个深度开放集合分类模型，即每个专项施工方案类型均对应有一个深度开放集合分类模型，每个深度开放集合分类模型均构建每一种专项施工方案的强制性条文集，其中每一项规范条文作为对应方案类型深度开放集合分类模型的一项子分类；具体结构为卷积神经网络CNN分类器，卷积神经网络CNN分类器的最后一层为M个Sigmoid激活函数构建的M个一对多类分类器；针对每一项强制性条文的正样本集合，通过拟合相应Sigmoid激活函数输出匹配率的高斯分布，确定对应一对多类分类器的阈值，达到收紧决策边界、降低误报率的目的；S5、将段落与判别出来对应的强制性条文进行基于建筑领域标准规范词权重的余弦相似度计算，得到段落合规状态；汇总所有段落的合规状态信息，最后生成待审查方案文档的强制性条文合规性审查报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于分类的专项施工方案强制性条文合规性审查方法
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