隧道洞口知识图谱构建方法及系统

技术领域

本发明涉及工程设计技术领域，尤其涉及一种隧道洞口知识图谱构建方法及系统。

背景技术

随着隧道工程技术不断发展，隧道洞口的设计技术日趋先进。

然而，在隧道工程领域，实际存在十分庞大且冗杂的知识框架，从设计规范到工程数据实际上是错综复杂的，但目前没有隧道洞口知识图谱的相关研究，没有将隧道洞口设计案例、隧道洞口设计规范等进行融合，形成隧道洞口知识库。目前对于隧道洞口设计，都是常规的平面设计，主要以人工经验为主，缺乏隧道洞口设计知识和设计方案的隧道洞口知识图谱构建。这无异于提高了隧道工程设计的学习成本，也隧道洞口设计的效率亟待提高。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种隧道洞口知识图谱构建方法及系统，旨在解决现有技术隧道洞口设计过程效率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种隧道洞口知识图谱构建方法，所述方法包括以下步骤:

获取隧道洞口设计的关键因素特征；

根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；

根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；

构建隧道洞口历史知识库；

根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。

可选的，所述根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱之后，还包括：

获取用户隧道洞口问题信息；

对所述用户隧道洞口问题信息进行分类处理，得到问题类型；

对所述用户隧道洞口问题信息进行关键词检测，得到关键词信息；

根据所述问题类型以及关键词信息与隧道洞口知识图谱进行匹配，得到匹配结果。

可选的，所述隧道洞口设计的关键因素特征，包括：线路与洞口段地形等高线的相交情况、隧道周围地形条件、地质条件、岩土参数、隧道断面、隧道洞门是否开孔、边仰坡防护及稳定性以及桥路搭接因素中一项或多项；

获取隧道洞口设计的关键因素特征，包括：

建立隧道洞口力学模型；

根据所述隧道洞口力学模型确定隧道洞口的应力分布特征以及变形规律；

根据所述隧道洞口的应力分布特征以及变形规律对预设隧道洞口设计影响因素集合进行处理，确定隧道洞口设计的关键因素特征。

可选的，所述根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点，包括：

对所述关键因素特征进行数据结构处理，得到关键因素数据；

将所述关键因素数据进行标签化处理，得到知识图谱网络节点。

可选的，所述对所述关键因素特征进行数据结构处理，得到关键因素数据，包括：

对所述关键因素特征进行分类，得到可量化因素和不可量化因素；

将所述可量化因素进行结构化处理，得到第一关键因素数据；

将所述不可量化因素按照半结构化和非结构化的数据进行记录，得到第二关键因素数据；

根据所述第一关键因素数据以及第二关键因素数据确定关键因素数据。

可选的，所述构建隧道洞口历史知识库，包括：

根据隧道洞口相关设计规范、每条铁路线路的隧道设计原则以及隧道领域专家知识生成初始知识库；

对所述初始知识库进行知识抽取，确定关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注；

根据所述关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注构建隧道洞口历史知识库。

可选的，所述根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱，包括：

对预设洞口历史设计数据进行消歧以及滤噪，得到处理后的预设洞口历史设计数据；

将所述处理后的预设洞口历史设计数据与隧道洞口历史知识库融合得到完整知识库；

将所述完整知识库根据所述知识图谱节点关系与知识图谱网络节点进行融合，得到隧道洞口知识图谱。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种隧道洞口知识图谱构建系统，所述隧道洞口知识图谱构建系统包括：

获取模块，用于获取隧道洞口设计的关键因素特征；

处理模块，用于根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；

所述处理模块，还用于根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；

所述处理模块，还用于构建隧道洞口历史知识库；

所述处理模块，还用于根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种隧道洞口知识图谱构建设备，所述隧道洞口知识图谱构建设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的隧道洞口知识图谱构建程序，所述隧道洞口知识图谱构建程序配置为实现如上文所述的隧道洞口知识图谱构建方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有隧道洞口知识图谱构建程序，所述隧道洞口知识图谱构建程序被处理器执行时实现如上文所述的隧道洞口知识图谱构建方法的步骤。

本发明获取隧道洞口设计的关键因素特征；根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；构建隧道洞口历史知识库；根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。通过上述方案，实现了对隧道洞口设计过程中，规范、规则以及历史工程数据的整合，使其能够有规律的形成知识链，为隧道洞口设计中隧道洞口知识智能问答以及隧道洞口设计隧道洞口知识图谱构建提供了数据基础，降低了隧道工程设计的学习成本，也提高了隧道洞口设计的效率。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的隧道洞口知识图谱构建设备的结构示意图；

图2为本发明隧道洞口知识图谱构建方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的知识图谱模式层示意图；

图4为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的隧道洞口知识图谱实例化示意图；

图5为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的隧道洞口知识图谱三元组示意图；

图6为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的隧道洞口规范知识提取过程示意图；

图7为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的基于知识图谱的智能决问答流程示意图；

图8为本发明隧道洞口知识图谱构建方法第二实施例的流程示意图；

图9为本发明隧道洞口知识图谱构建方法一实施例的技术路线图；

图10为本发明隧道洞口知识图谱构建系统第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的隧道洞口知识图谱构建设备结构示意图。

如图1所示，该隧道洞口知识图谱构建设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对隧道洞口知识图谱构建设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及隧道洞口知识图谱构建程序。

在图1所示的隧道洞口知识图谱构建设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明隧道洞口知识图谱构建设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在隧道洞口知识图谱构建设备中，所述隧道洞口知识图谱构建设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的隧道洞口知识图谱构建程序，并执行本发明实施例提供的隧道洞口知识图谱构建方法。

本发明实施例提供了一种隧道洞口知识图谱构建方法，参照图2，图2为本发明一种隧道洞口知识图谱构建方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述隧道洞口知识图谱构建方法包括以下步骤：

步骤S10：获取隧道洞口设计的关键因素特征。

需要说明的是，本实施例的执行主体为智能终端，所述智能终端可以服务器，也可以为电脑，还可以为其他与服务器功能相同或者相似的其他设备，本实施例对此不加以限定，仅仅以服务器为例加以说明。

可以理解的是，本实施例应用于隧道洞口设计过程中的知识图谱构建过程，根据知识图谱可以通过单一的系统查询到规范与以往的设计经验，进一步的提高隧道洞口设计过程中或者学习过程中的效率。

应当说明的是，隧道洞口设计的关键因素特征主要是根据各类规范文献总结出来的设计中起关键作用的因素，例如：线路与洞口段地形等高线的相交情况、隧道周围地形条件、地质条件等众多因素。

在具体实现中，隧道洞口设计的关键因素特征的获取过程可以例如：通过走访国内知名山岭隧道专家、查阅国内外文献以及实地调研隧道项目，综合分析上述众多影响因素对隧道洞口设计的重要程度。通过数值模拟的方法，建立隧道洞口力学模型，研究隧道洞口的应力分布特征和变形规律，剖析不同设计影响因素对隧道洞口稳定性的作用规律，确定山岭隧道洞口设计的关键设计因素。

在本实施例中，所述隧道洞口设计的关键因素特征，包括：线路与洞口段地形等高线的相交情况、隧道周围地形条件、地质条件、岩土参数、隧道断面、隧道洞门是否开孔、边仰坡防护及稳定性以及桥路搭接因素中一项或多项；获取隧道洞口设计的关键因素特征，包括：建立隧道洞口力学模型；根据所述隧道洞口力学模型确定隧道洞口的应力分布特征以及变形规律；根据所述隧道洞口的应力分布特征以及变形规律对预设隧道洞口设计影响因素集合进行处理，确定隧道洞口设计的关键因素特征。

需要说明的是，隧道洞口设计的关键因素特征，包括：线路与洞口段地形等高线的相交情况、隧道周围地形条件、地质条件、岩土参数、隧道断面、隧道洞门是否开孔、边仰坡防护及稳定性以及桥路搭接因素中全部或者任意几项均可，具体的隧道洞口设计的关键因素特征的获取过程可以例如：通过走访国内知名山岭隧道专家、查阅国内外文献以及实地调研隧道项目，综合分析上述众多影响因素对隧道洞口设计的重要程度。通过数值模拟的方法，建立隧道洞口力学模型，研究隧道洞口的应力分布特征和变形规律，剖析不同设计影响因素对隧道洞口稳定性的作用规律，确定隧道洞口设计的关键因素特征。

步骤S20：根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点。

需要说明的是，在收集到隧道洞口设计的关键因素特征后即可根据隧道洞口设计的关键因素特征构的属性构建各种知识图谱的网络节点，具体过程即根据对获取到的关键因素特征进行标签化处理以确定知识图谱中应当存在哪些节点(XX铁路节点、XX隧道节点、洞口位置节点、洞门长度节点等等)，例如：在知识图谱模式层按照自上而下的顺序将洞口数据库所有数据分为铁路线路本体-工点隧道本体-洞口设计方案本体-洞口设计影响因素本体如图3所示，用于对数据层进行规范和约束。将洞口数据库中对应的数据读入到对应的本体中数据层经过本体的实例化得到，包含了一系列事实知识。如铁路线路本体包括深汕铁路、福厦铁路、长赣铁路等线路数据；工点隧道本体包括杨梅山隧道、石竹山隧道、吉隆隧道等；洞口设计方案本体包括隧道进出口设计方案，具体包括隧道洞口位置、洞门长度、洞门类型等；洞口设计影响因素本体包括众多设计影响因素，如路与洞口段地形等高线的相交情况、隧道周围地形条件、地质条件等。在实例化本体的基础上，将洞口数据库数据进行“贴标签”，即构建对应的知识图谱网络节点(实体)，这是因为确定节点的过程实际上就是给不同节点确定节点标识信息的过程，如图4所示。

在本实施例中，对所述关键因素特征进行数据结构处理，得到关键因素数据；将所述关键因素数据进行标签化处理，得到知识图谱网络节点。

可以理解的是，如果要将关键因素特征通过知识图谱构建工具进行操作的话，还需要将隧道洞口设计的关键因素特征录入数据库，但是隧道洞口设计的关键因素特征的来源不一，信息结构不一，难以组建成数据库，因此，可以对所述关键因素特征进行数据结构处理，将对所述关键因素特征进行数据结构处理全部转化成符合知识图谱建构软件形式的数据。

在本实施例中，对所述关键因素特征进行分类，得到可量化因素和不可量化因素；将所述可量化因素进行结构化处理，得到第一关键因素数据；将所述不可量化因素按照半结构化和非结构化的数据进行记录，得到第二关键因素数据；根据所述第一关键因素数据以及第二关键因素数据确定关键因素数据。

具体的，需要对所述关键因素特征进行分类，将可以直接量化的数据组织成合适的数据结构即可录入，而不可量化的关键因素特征可以进行半结构化和非结构化处理，形成数据进行记录，具体过程例如：目前国内的隧道洞口设计资料均是以图纸形式呈现，针对可以量化处理的数据，如线路与洞口段地形等高线的相交情况、岩土参数、隧道断面、隧道洞门是否开孔、边仰坡防护参数等数据，进行结构化后记录下来，读入到隧道洞口数据库中。针对一些不能量化处理的数据，如隧道周围地形条件、地质条件等提取关键信息，按照半结构化和非结构化的数据进行记录，读入到隧道洞口数据库中。

步骤S30：根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系。

应当说明的是，在确定了知识图谱网络节点后，还需要确定知识图谱的组织结构或节点与节点间的连接关系。即隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的映射关系。其中，三元组规则即为“实体-关系-实体”、“实体-属性-属性值”的连接形式，如图5所示。

具体的，实体与实体间的关系映射到知识图谱中即为不同节点之间的关系，知识图谱节点关系的建立过程可以例如：按照知识图谱三元组的规则，即按照“实体-关系-实体”、“实体-属性-属性值”的模式概括，这些“信息关系”是逻辑上的归纳，是知识图谱的基础组成部分。如上图所示的“福厦铁路-工点隧道-杨梅山隧道”、“杨梅山隧道-进出口-隧道出口”等就是三元组，知识图谱就是由这些很多个三元组搭建而成。步骤4.2，基于隧道洞口数据库，通过前面构建的隧道洞口知识图谱网络节点(实体)，深度挖掘众多洞口知识图谱关键实体之间，以及实体与属性间的相关关系。如下图所示，从众多实体中，通过数据挖掘和信息检索，建立了“隧道出口-包括-洞门长度”的“实体-关系-实体”的三元组，同时也建立了“洞门长度-长度-20米”的“实体-属性-数值”的三元组。

步骤S40：构建隧道洞口历史知识库。

可以理解的是，隧道洞口历史知识库即为包含了大量以往隧道洞口设计参数以及设计方案的知识库。

在本实施例中，根据隧道洞口相关设计规范、每条铁路线路的隧道设计原则以及隧道领域专家知识生成初始知识库；对所述初始知识库进行知识抽取，确定关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注；根据所述关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注构建隧道洞口历史知识库。

应当说明的是，隧道洞口历史知识库的构建过程，本实施例提出如下优选方案，例如：梳理隧道洞口相关设计规范、每条铁路线路的隧道设计原则以及隧道领域专家讨论达成的隧道洞口设计共识，对这些隧道洞口相关的知识进行记录。对这些知识进行分类、“贴标签”、数据整理，把类似的知识进行整理。结合事先贴的“标签”，对知识对整理好的知识进行知识抽取，如图6所示，确定关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注等，形成隧道洞口历史知识库。

步骤S50：根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。

可以理解的是，在确定了知识图谱网络节点和知识图谱节点关系后可以组织出完整的知识图谱的拓扑结构，因此只需要将隧道洞口历史知识库的数据引入知识图谱的拓扑结构中建立与各个节点映射的属性内容即可完成隧道洞口知识图谱的构建。

在本实施例中，获取用户隧道洞口问题信息；对所述用户隧道洞口问题信息进行分类处理，得到问题类型；对所述用户隧道洞口问题信息进行关键词检测，得到关键词信息；根据所述问题类型以及关键词信息与隧道洞口知识图谱进行匹配，得到匹配结果。

需要说明的是，基于知识图谱进一步的可以构建隧道知识图谱问答系统，例如：输入问题，并对问题进行初步分类，如按照工点隧道相关、洞门相关进行分类。进一步从输入问题中进行关键词提取，如工点隧道、洞门长度、洞门类型等。对问题中的实体、属性以及相关关系进行检索查询。计算输入的问句与图谱中的实体、属性及关系的相似度，将超过阈值的所有问句进行相似度的排名，返回相似度最高的图谱中的所对应的答案，即为用户查询的答案。若遇到图谱中没有直接的词语，则使用Levenshtein距离进行相关词语模糊匹配。若所问的问题在知识图谱上没有存储相关问题，则返回重新查询，问答流程可以如图7所示。

本实施例获取隧道洞口设计的关键因素特征；根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；构建隧道洞口历史知识库；根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。通过上述方案，实现了对隧道洞口设计过程中，规范、规则以及历史工程数据的整合，使其能够有规律的形成知识链，为隧道洞口设计中隧道洞口知识智能问答以及隧道洞口设计隧道洞口知识图谱构建提供了数据基础，降低了隧道工程设计的学习成本，也提高了隧道洞口设计的效率。

参考图8，图8为本发明一种隧道洞口知识图谱构建方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例隧道洞口知识图谱构建方法在所述步骤S50：，还包括：

步骤S51：对预设洞口历史设计数据进行消歧以及滤噪，得到处理后的预设洞口历史设计数据。

需要说明的是，由于隧道洞口历史知识库中是根据规范、原则等经验知识得到的知识库，因此仅仅根据隧道洞口历史知识库进行知识图谱节点对应的属性内容的补充，可能会造成数据不够全面的情况，例如：在XX隧道的节点中只会存在某些规则的信息或者是XX隧道应用了某种设计规格，而该隧道的具体参数可能隧道洞口历史知识库并无法进行补充。因此，需要引入预设洞口历史设计数据，以获取各个隧道洞口的设计数据。

进一步的，预设洞口历史设计数据还需要进一步的处理以便于隧道洞口历史知识库融合，以完成对于具体设计参数的补充。

步骤S52：将所述处理后的预设洞口历史设计数据与隧道洞口历史知识库融合得到完整知识库。

可以理解的是，将所述处理后的预设洞口历史设计数据与隧道洞口历史知识库融合得到完整知识库的具体过程，可以例如：将预设洞口历史设计数据和隧道洞口历史知识库进行消歧、滤噪，即将“洞口”“洞门”等字意相同的不同词语进行消歧，合并成相同词语。将消歧后的预设洞口历史设计数据和隧道洞口历史知识库进行融合，形成隧道洞口设计完整知识库。

步骤S53：将所述完整知识库根据所述知识图谱节点关系与知识图谱网络节点进行融合，得到隧道洞口知识图谱。

可以理解的是，将上述完整知识库融入隧道洞口历史知识库的知识图谱网络节点和三元组关系，完成隧道洞口知识图谱的构建。即将上图所示的，“编号-关键词-条件”、“关键词-优先级-措施”等三元组关系融合到构建好的知识图谱拓扑结构中。形成隧道洞口知识图谱，总体的基于知识图以及智能问答系统的系统构架可以如图9所示。

本实施例对预设洞口历史设计数据进行消歧以及滤噪，得到处理后的预设洞口历史设计数据；将所述处理后的预设洞口历史设计数据与隧道洞口历史知识库融合得到完整知识库；将所述完整知识库根据所述知识图谱节点关系与知识图谱网络节点进行融合，得到隧道洞口知识图谱。通过上述方案，提升了隧道洞口知识图谱的完成性，提高了知识图谱的内容种类。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有隧道洞口知识图谱构建程序，所述隧道洞口知识图谱构建程序被处理器执行时实现如上文所述的隧道洞口知识图谱构建方法的步骤。

参照图10，图10为本发明隧道洞口知识图谱构建系统第一实施例的结构框图。

如图10所示，本发明实施例提出的隧道洞口知识图谱构建系统包括：

获取模块10，用于获取隧道洞口设计的关键因素特征；

处理模块20，用于根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；

所述处理模块20，还用于根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；

所述处理模块20，还用于构建隧道洞口历史知识库；

所述处理模块20，还用于根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

本实施例获取模块10获取隧道洞口设计的关键因素特征；处理模块20根据所述关键因素特征构建知识图谱网络节点；处理模块20根据所述知识图谱三元组规则建立隧道洞口关键实体间和关键实体与属性间的知识图谱节点关系；处理模块20构建隧道洞口历史知识库；处理模块20根据所述知识图谱网络节点、隧道洞口历史知识库以及知识图谱节点关系构建隧道洞口知识图谱。通过上述方案，实现了对隧道洞口设计过程中，规范、规则以及历史工程数据的整合，使其能够有规律的形成知识链，为隧道洞口设计中隧道洞口知识智能问答以及隧道洞口设计隧道洞口知识图谱构建提供了数据基础，降低了隧道工程设计的学习成本，也提高了隧道洞口设计的效率。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于获取用户隧道洞口问题信息；

对所述用户隧道洞口问题信息进行分类处理，得到问题类型；

对所述用户隧道洞口问题信息进行关键词检测，得到关键词信息；

根据所述问题类型以及关键词信息与隧道洞口知识图谱进行匹配，得到匹配结果。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于建立隧道洞口力学模型；

根据所述隧道洞口力学模型确定隧道洞口的应力分布特征以及变形规律；

根据所述隧道洞口的应力分布特征以及变形规律对预设隧道洞口设计影响因素集合进行处理，确定隧道洞口设计的关键因素特征。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于对所述关键因素特征进行数据结构处理，得到关键因素数据；

将所述关键因素数据进行标签化处理，得到知识图谱网络节点。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于对所述关键因素特征进行分类，得到可量化因素和不可量化因素；

将所述可量化因素进行结构化处理，得到第一关键因素数据；

将所述不可量化因素按照半结构化和非结构化的数据进行记录，得到第二关键因素数据；

根据所述第一关键因素数据以及第二关键因素数据确定关键因素数据。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于根据隧道洞口相关设计规范、每条铁路线路的隧道设计原则以及隧道领域专家知识生成初始知识库；

对所述初始知识库进行知识抽取，确定关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注；

根据所述关键词、发生条件、优先级、具体措施以及备注构建隧道洞口历史知识库。

在一实施例中，所述处理模块20，还用于对预设洞口历史设计数据进行消歧以及滤噪，得到处理后的预设洞口历史设计数据；

将所述处理后的预设洞口历史设计数据与隧道洞口历史知识库融合得到完整知识库；

将所述完整知识库根据所述知识图谱节点关系与知识图谱网络节点进行融合，得到隧道洞口知识图谱。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的隧道洞口知识图谱构建方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。