CN116934278A - 一种建筑施工方案审核方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种建筑施工方案审核方法与装置，属于建筑施工审核技术领域，包括前端页面和后端服务系统，前端页面用于用户上传方案文档和下载审核报告，后端服务系统由方案抽取引擎、方案审核引擎和报告生成引擎组成。本发明采用光学字符识别技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性等方面进行建议，实现施工方案的智能审核，审核装置可审核钢筋方案、高支模方案、脚手架方案等多种施工方案文档，操作简便，一键即可获得审核结果报告。
Description
技术领域
本发明涉及建筑施工审核技术领域，尤其涉及一种建筑施工方案审核方法与装置。
背景技术
建筑施工方案是建设项目中非常重要的一环，它关系到建筑工程的质量、安全和效率。但是，由于建筑施工方案的复杂性和人工审核的繁琐性，传统的审核方法已经无法满足现代建筑工程的需求；
建筑领域内施工方案的种类与内容繁多，传统通过人工审核的方式会消耗大量的时间与人力，同时也难免会产生疏忽与纰漏，影响审核流程的效率。当下，将智能化技术引入建筑领域审核施工方案的环节中，可取代机械化的重复性工作，降低人工成本，从而提升审核环节的工作效率，基于智能化技术实现智能化审核，是现亟需要解决的问题，为此现提出一种建筑施工方案审核方法与装置。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有智能化技术引入建筑领域审核施工方案的环节中，可取代机械化的重复性工作，降低人工成本，从而提升审核环节的工作效率的问题，而提出的一种建筑施工方案审核方法与装置。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种建筑施工方案审核方法与装置，包括以下步骤；
S1、用户在终端页面上传施工方案文档，方案识别抽取模块基于施工技术资源库利用方案要素抽取技术、命名实体识别技术和关系识别技术，完成对上传的施工方案文档的信息抽取任务，将抽取到的语料信息输送至方案智能审核模块；
S2、方案智能审核模块获得抽取到的语料信息，通过方案审核技术和模拟专家制定审核规则完成审核任务，审核任务包括完备性审核、针对性审核、合规性审核、编辑性审核、逻辑性审核和一致性审核，将审核结果输送至审核报告生成模块；
S3、审核报告生成模块获得审核结果数据，采用与审核点键值一一对应的方式填充报告模板，生成审核结果报告，输出返回前端页面；
S4、用户在终端页面下载或在线审阅审核结果报告。
优选地，所述S1中方案要素抽取技术是指从以往项目方案文档集合完成关键要素初步定义，包括本体、关系与属性，再通过命名实体识别技术与关系识别结束从单篇方案文档中解析段落、表格、页眉页脚与图片等要素，结合长文本实体、短文本实体、复杂表格实体等类型的语义识别模型与制定的要素抽取规则，完成方案要素抽取任务。
优选地，所述S2中方案审核技术：采用光学字符识别（OCR）技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；
采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性方面进行建议；
通过编写审核规则实现字符相似度算法、分词相似度算法、句子相似度算法和段落相似度算法等浅层语义分析算法，完成初步宽松的对比审核；
再通过改良BERT+CRF语义模型实现深度学习语义分析算法，完成最终严格的对比审核；解决对内容类、图例图表类、编制依据类和目录类等文本内容的审核任务。
优选地，所述S3中完备性审核：方案框架结构完备性以及特定章节内容完整性的审核；
针对性审核：针对方案文本中的主要施工工艺与方法部分，具有项目明显特征的点做针对性审核；
合规性审核：结合国家法律法规、行业规则标准、单位要求规范等进行合规性审核；
编辑性审核：对错字、别字，语法、文本规定格式等审核；
逻辑性审核：数学计算或综合多个关键要素才能明确的判断是否正确的审核点；
一致性审核：数字、实体等关键要素值在审核文档中前后是否一致。
一种建筑施工方案审核装置，包括施工技术资源库和施工方案智能编制机器人互联的审核装置，所述审核装置由前端页面和后端服务系统组成，所述前端页面用于用户上传方案文档和下载或在线审阅审核结果报告；
所述后端服务系统由方案抽取引擎、方案审核引擎和报告生成引擎组成。
相比现有技术，本发明的有益效果为：
1、本发明提出了一种建筑施工方案审核方法与装置，能够实现对建筑施工方案的机器自动识别与智能审核，打破传统人工审核方式的壁垒，填补了技术空白。
2、一键智能审核多种施工方案：审核装置可审核钢筋方案、高支模方案、脚手架方案等多种施工方案文档，操作简便，一键即可获得审核结果报告。
3、降低成本，提升工作效率：通过测试对比分析，本施工方案审核方法与装置可节约传统人工审核时间80%左右，首先通过智能审核平台得到机器审核结果，再进行人工复查核验，最终完成方案审核工作，大幅提高方案审核人员的工作效率，也能帮节省相应的运营成本。
4、释放人力，提升价值：智能审核的实现，可以让审核人员不再重复低价值，高重复度的机械化工作，利用相同的时间去创造更多的价值。
5、本方案提出的审核方法采用光学字符识别技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性等方面进行建议，实现施工方案的智能审核。
附图说明
图1为本发明提出的一种建筑施工方案审核方法的流程示意图；
图2为本发明提出的一种建筑施工方案审核装置的示意图；
图3为本发明提出的一种建筑施工方案审核方法中方案识别抽取模块图；
图4为本发明提出的一种建筑施工方案审核方法中方案智能审核模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1-4，一种建筑施工方案审核方法与装置，包括施工技术资源库和施工方案智能编制机器人互联的审核装置，审核装置由前端页面和后端服务系统组成，前端页面用于用户上传方案文档和下载或在线审阅审核结果报告，后端服务系统由方案抽取引擎、方案审核引擎和报告生成引擎组成；
用户在终端页面上传施工方案文档，方案识别抽取模块基于施工技术资源库利用方案要素抽取技术、命名实体识别技术和关系识别技术，完成对上传的施工方案文档的信息抽取任务，将抽取到的语料信息输送至方案智能审核模块；
其中，方案要素抽取技术是指从以往项目方案文档集合完成关键要素初步定义，包括本体、关系与属性，再通过命名实体识别技术与关系识别结束从单篇方案文档中解析段落、表格、页眉页脚与图片等要素，结合长文本实体、短文本实体、复杂表格实体等类型的语义识别模型与制定的要素抽取规则，完成方案要素抽取任务。
方案智能审核模块获得抽取到的语料信息，通过方案审核技术和模拟专家制定审核规则完成审核任务，审核任务包括完备性审核、针对性审核、合规性审核、编辑性审核、逻辑性审核和一致性审核，将审核结果输送至审核报告生成模块；
其中完备性审核：方案框架结构完备性以及特定章节内容完整性的审核；针对性审核：针对方案文本中的主要施工工艺与方法部分，具有项目明显特征的点做针对性审核；合规性审核：结合国家法律法规、行业规则标准、单位要求规范等进行合规性审核；编辑性审核：对错字、别字，语法、文本规定格式等审核；逻辑性审核：数学计算或综合多个关键要素才能明确的判断是否正确的审核点；一致性审核：数字、实体等关键要素值在审核文档中前后是否一致。
审核报告生成模块获得审核结果数据，采用与审核点键值一一对应的方式填充报告模板，生成审核结果报告，输出返回前端页面，用户在终端页面下载或在线审阅审核结果报告。
方案审核技术：采用光学字符识别（OCR）技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；
采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性方面进行建议；
通过编写审核规则实现字符相似度算法、分词相似度算法、句子相似度算法和段落相似度算法等浅层语义分析算法，完成初步宽松的对比审核；
再通过改良BERT+CRF语义模型实现深度学习语义分析算法，完成最终严格的对比审核；解决对内容类、图例图表类、编制依据类和目录类等文本内容的审核任务。
实施例一，用户在终端页面上传施工方案文档，根据施工技术资源库内的内容研究从项目施工方案文档数据源中选择有效高质量数据样本；
基于业务逻辑分析审核需求定义文本抽取信息字段，并基于BERT+CRF模型进行文本序列标注；
通过深度学习和神经网络训练文本抽取模型，利用自然语言处理技术和文本自动抽取技术从项目文档中抽取审核信息。
完成对施工方案中复杂规则的解译工作，对施工方案中的复杂规则的集体解释如下：
a）完整性审核：判断方案的章节内容、方案图例、表格要素等关键信息是否完整；
b）有效性审核：方案中引用的各种法律法规文件及条纹内容等是否错误或版本过期；
c）合规性审核：判断方案的内容是否符合法律法规、行业规范、地方标准和集团标准；
d）方案中多处出现的重复信息是否一致，比如钢筋型号、施工工艺等内容。
成功建立项目施工方案文档审核信息机器抽取算法模型，该成果实现项目文档的审核信息抽取，实现审核内容的结构化知识，可以直接为文档规范性分析审核规则模型所用， 基于此项研究开发的可视化智能文档审核系统将可以大幅度降低人工审核的工作量，提高项目文档审核的效率和质量，从而提高生产效率。
通过语言模型对建筑领域词汇进行训练，得到实体词汇的矢量表示，通过对待审语料词汇与标准词汇的矢量空间内的距离比对，判断语义差异性，提高审核的容错性。
其中，需要说明的是：相比于简单的文本关键词比较规则，本研究中所设计的规则模型能够分析项目文档文本中的语义，使其成为语义比较规则。
通过机器训练规范性分析审核模型，通过模型判断输出审核结果，并与其他研究课题的内容相结合，提高文档审核工作的准确度和工作效率。
研究设计一套文本内容差异分析子系统，基于项目人员业务经验，利用文档结构解析、上下文语义分析技术进行特定项目文本内容的定位，通过文本分词，语义匹配等方式进行项目文本内容的比对，输出文本差异性分析结果，基于文本差异分析结果，可以完成一致性、规范性审核点的技术支撑。
基于以上的技术探索和研究，构建智能文档规范性审核能力，实现可视化的项目施工方案文档智能审核系统的开发。
采用上述方式的好处是：此系统能够直接为试点单位所用，进行项目施工方案文档的规范性预审，通过机器智能预审实现项目施工方案文档的全量审核。
本发明采用光学字符识别技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性等方面进行建议，实现施工方案的智能审核。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种建筑施工方案审核方法，其特征在于，包括以下步骤；
S1、用户在终端页面上传施工方案文档，方案识别抽取模块基于施工技术资源库利用方案要素抽取技术、命名实体识别技术和关系识别技术，完成对上传的施工方案文档的信息抽取任务，将抽取到的语料信息输送至方案智能审核模块；
S2、方案智能审核模块获得抽取到的语料信息，通过方案审核技术和模拟专家制定审核规则完成审核任务，审核任务包括完备性审核、针对性审核、合规性审核、编辑性审核、逻辑性审核和一致性审核，将审核结果输送至审核报告生成模块；
S3、审核报告生成模块获得审核结果数据，采用与审核点键值一一对应的方式填充报告模板，生成审核结果报告，输出返回前端页面；
S4、用户在终端页面下载或在线审阅审核结果报告。
2.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案审核方法，其特征在于，所述S1中方案要素抽取技术是指从以往项目方案文档集合完成关键要素初步定义，包括本体、关系与属性，再通过命名实体识别技术与关系识别结束从单篇方案文档中解析段落、表格、页眉页脚与图片要素，结合长文本实体、短文本实体、复杂表格实体类型的语义识别模型与制定的要素抽取规则，完成方案要素抽取任务。
3.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案审核方法，其特征在于，所述S2中方案审核技术：采用光学字符识别（OCR）技术解析图片格式施工方案，准确识别方案内容，实现对施工方案中关键信息的识别与抽取；
采用基于自然语言处理技术对文本内容进行信息抽取、制定审核规则，模拟专家决策过程，对施工方案中可优化或改进之处在方案的完整性、有效性以及合规性方面进行建议；
通过编写审核规则实现字符相似度算法、分词相似度算法、句子相似度算法和段落相似度算法浅层语义分析算法，完成初步宽松的对比审核；
再通过改良BERT+CRF语义模型实现深度学习语义分析算法，完成最终严格的对比审核；解决对内容类、图例图表类、编制依据类和目录类文本内容的审核任务。
4.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案审核方法，其特征在于，所述S3中完备性审核：方案框架结构完备性以及特定章节内容完整性的审核；
针对性审核：针对方案文本中的主要施工工艺与方法部分，具有项目明显特征的点做针对性审核；
合规性审核：结合国家法律法规、行业规则标准、单位要求规范进行合规性审核；
编辑性审核：对错字、别字，语法、文本规定格式审核；
逻辑性审核：数学计算或综合多个关键要素才能明确的判断是否正确的审核点；
一致性审核：数字、实体关键要素值在审核文档中前后是否一致。
5.根据权利要求1所述的一种建筑施工方案审核装置，其特征在于，包括施工技术资源库和施工方案智能编制机器人互联的审核装置，所述审核装置由前端页面和后端服务系统组成，所述前端页面用于用户上传方案文档和下载或在线审阅审核结果报告；
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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