【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，尤其涉及一种基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法及系统。
技术介绍
1、随着日益精细化的工业生产流程，系统的复杂性和所面临安全风险均在逐步提升，面对日益复杂的设备故障失效以及恶意攻击等功能安全与信息安全问题交错融合的复杂场景，人工分析面临信息过载、持续性不足等问题。基于知识数据融合思想，通过知识图谱技术将流程工业安全分析过程中涉及的通信、控制、工艺以及安全等多种类型知识融合，并基于人工智能方法实现对人工处理过程模拟将极大提升复杂场景中安全事件的发现、评估和处置效率。然而，由于知识图谱构建过程中，多源异构数据中噪声存在以及自动化提取算法不完善等原因导致初始构建的知识图谱存在部分实体类型、关系以及属性等知识三元组错误问题。因此，实现对流程工业安全知识图谱中错误的检测和更正是安全推理和决策有效性的基础保证。
2、现有知识图谱错误检测一般采用人工或基于规则的错误检测方法。基于人工的错误检测方式通过领域专家对知识图谱遍历分析，当节点关联过于复杂时往往存在信息过载问题导致重要判定因素的遗漏；而基于规则...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，所述步骤1所述知识图谱三元组集合与向量库构建具体包括：基于所构建的流程工业安全知识图谱，根据RDF、属性图等不同的知识图谱表征模式，提取知识图谱中所有的三元组，按照<头实体，关系，尾实体>格式进行存储；所述知识图谱向量库生成过程通过选定知识图谱嵌入模型，基于所构建的知识图谱训练知识图谱嵌入模型，并对最终训练完成的模型输出的节点和边的向量结果进行存储，形成知识图谱向量库；
<...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，所述步骤1所述知识图谱三元组集合与向量库构建具体包括：基于所构建的流程工业安全知识图谱，根据rdf、属性图等不同的知识图谱表征模式，提取知识图谱中所有的三元组，按照<头实体，关系，尾实体>格式进行存储；所述知识图谱向量库生成过程通过选定知识图谱嵌入模型，基于所构建的知识图谱训练知识图谱嵌入模型，并对最终训练完成的模型输出的节点和边的向量结果进行存储，形成知识图谱向量库；
3.如权利要求1所述基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，所述步骤2，基于单个待检测三元组检索得到对应相似节点和邻居节点过程包括：首先基于待检测三元组从向量库中检索对应的编码向量，并按照相似度高低排序，基于向量余弦相似度检索出知识图谱中非待检测三元组的k个相似节点；然后将其与待检测三元组合并后，通过三元组中头实体、关系以及尾实体的类型和属性描述文本，基于文本相似度评估算法从原始知识图谱中检索出相似节点和其n阶邻居节点及关系并对检索结果进行子图合并；最后基于合并子图通过图结构模式检索得到相似图结构子图；将以上检索结果合并形成待检测三元组的上下文；其中，子图合并过程为如果两者具有相同头或尾节点，则将其进行合并。
4.如权利要求1所述基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，其特征在于，所述步骤3，基于预定义模板，通过将待检测知识图谱三元组与上下文信息输入到大语言模型中，并通过节点、关系以及属性的多轮对话方式实现对知识图谱三元组是否存在错误的判定，并输...
【专利技术属性】
技术研发人员：周纯杰，李亚辉，陈丰，何劲东，王昆昆，陈新，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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