面向铁路桥梁质量控制的工程资料信息抽取与数据挖掘方法
王振1，吴洋2，刘托1，高世超1，朱仁杰2，孟凡军2，陈俊宇2，晏小波2
（1. 山东铁路投资控股集团有限公司，济南 250102； 2. 中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055）
摘要：铁路桥梁工程质量控制长期面临海量非结构化工程资料利用效率低、隐性知识难以沉淀、质量风险预警滞后等问题，构建面向铁路桥梁质量控制的工程资料信息挖掘框架，提出一种融合自然语言处理与数据挖掘的综合技术方案，通过构建领域专用词典与实体标注体系，定义了涵盖工程部位、工艺参数、质量指标及问题类型的核心实体与语义关系。在此基础上，提出并验证了以ERNIE 4.5 Tiny+ BiLSTM+ Global- Attention+ CRF模型为核心的实体识别模型，通过领域自适应预训练增强专业术语理解能力，引入Global-Attention全局注意力机制并融合工程规则引导的注意力掩码，精准捕捉工程资料长距离逻辑依赖；关系抽取采用ERNIE 4.5 Tiny + Linear的端到端联合分类架构，实现实体间语义关联判定。基于上述信息抽取方法，构建了支持关联挖掘与因果推理的铁路桥梁质量知识图谱，完成从原始文本到可计算、可联动的知识库的转化。实验结果表明，核心实体识别与关系抽取的F1值分别达到90.22%和89.44%；所构建的知识图谱包含超过15000个知识节点及41000余条关系，初步实现了铁路桥梁工程质量要素间的因果、关联规则的分析与查询，对提升质量管控的主动预警与决策有效性，为铁路桥梁工程的智能质量控制提供了可行路径。
关键词：铁路桥梁；质量控制；信息抽取；工程资料；自然语言处理
中图分类号: U24；U215.1 文献标识码: A DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.202512100002