[发明专利]多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法

权利要求书

1.一种多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述方法包括：

获取规划文本内容，并对获取的规划文本内容转换为指定格式的规划文本数据，并将转换后的规划文本数据进行知识标注处理；

对经过标注处理的规划文本数据进行抽取，采用知识抽取方式、分割规划文本语义，生成规划结构化数据；

基于生成的规划结构化数据，将规划要素和/或指标之间的关系按照实体—关系—实体的三元组模型进行规划知识组织，构建规划知识图谱；

基于构建的规划知识图谱，利用规划语义之间的联动关系，识别规划冲突，并输出识别的规划冲突结果。

2.根据权利要求1所述的多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述获取规划文本内容，并对获取的规划文本内容转换为指定格式的规划文本数据的步骤包括：

获取各规划文本内容，形成多源规划文本原始数据集；

对多源规划文本原始数据集中的规划文本数据进行原始文本的txt格式转换预处理，获得txt格式的规划文本数据。

3.根据权利要求2所述的多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述将转换后的规划文本数据进行知识标注处理的步骤包括：

获取转换后的指定格式的规划文本数据；

对所述指定格式的规划文本数据，进行原始文本序列生成与文本语料标注；

采用BIO标注法分别进行实体类别标注和文本关系标注，分别获得基于BIO标注的规划文本实体序列和基于BIO标注的规划文本关系序列，形成所述标注处理的规划文本数据。

4.根据权利要求2所述的多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述对经过标注处理的规划文本数据进行抽取，采用知识抽取方式、分割规划文本语义，生成规划结构化数据的步骤包括：

对经过标注处理的规划文本数据采用基于BERT-BiLSTM-CRF模型进行知识抽取；

获取规划文本数据的规划文本实体序列，得到实体训练数据集；获取规划文本数据的规划文本关系序列，得到关系训练数据集；

将所述实体训练数据集输入到BERT-BiLSTM-CRF模型进行实体识别，保存最优模型，预测实体结果；

将所述关系训练数据集输入到BERT-BiLSTM-CRF模型进行关系抽取，保存最优模型，预测关系结果；

将预测实体结果和预测实体结果，生成规划结构化数据。

5.根据权利要求1所述的多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述基于生成的规划结构化数据，将规划要素和/或指标之间的关系按照实体—关系—实体的三元组模型进行规划知识组织，构建规划知识图谱的步骤包括：

基于生成的规划结构化数据，将规划结构化数据中的规划要素和/或指标之间的关系，根据实体-关系-实体三元组进行整理；

采用Neo4j图形数据库，设置七组图谱节点标签；所述七组图谱节点标签包括：代表规划具体名称的PName节点标签、代表规划所包含各自规划目的的PPurpose节点标签、代表具体规划依据的PBasis节点标签、代表规划涉及行政范围的PRange节点标签、代表规划内容涉及的具体指标项的PIndex节点标签、代表编制的法定规划预期完成规划目标期限的PTime节点标签、代表多属性要素内容的PAttributes节点标签；

根据设置的节点标签中的具体实体和标签与标签之间的关系，分别构建PName节点标签与其余六组节点标签之间的关系，以及PName节点标签、PIndex节点标签和PAttributes节点标签中标签内所包含的实体自身之间的关系；

将构建的节点标签与节点标签之间的关系信息通过实体-关系-实体三元组的形式呈现出来，以完成规划知识图谱的构建。

6.根据权利要求1所述的多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述基于构建的规划知识图谱，利用规划语义之间的联动关系，识别规划冲突，并输出识别的规划冲突结果的步骤包括：

基于构建的规划知识图谱，利用规划语义之间的联动关系，获取查询规划类型和指标情况，自动识别规划内容的差异，以识别规划冲突并提醒。