基于多模態(tài)信息融合的鐵路安全知識深度挖掘與生成式推薦方法

摘要： 隨著鐵路信息系統(tǒng)向數(shù)字化、智能化深度轉(zhuǎn)型，細(xì)粒度、可解釋的安全知識推薦需求日益迫切。針對傳統(tǒng)方法跨模態(tài)關(guān)聯(lián)斷裂與業(yè)務(wù)適配性不足等問題，研究了融合多模態(tài)信息與生成式推理的鐵路安全知識深度挖掘與推薦框架。構(gòu)建了層次化鐵路安全知識圖譜，并在此基礎(chǔ)上對圖結(jié)構(gòu)應(yīng)用Node2Vec算法提取業(yè)務(wù)邏輯約束下的拓?fù)涮卣?；同時(shí)，采用輕量級Transformer文本編碼器（GTE）獲取每條安全條款的... （共11頁）