本技术方案涉及一种城市健康诊断智能推理技术与设备,旨在通过城市健康知识图谱构建的知识库和问题请求,实现对问题请求的智能解析和推理。首先,将问题请求输入至实体级推理模块,进行实体和属性的识别,进而获取初步推理结果。
背景技术
城市体检知识推理的核心任务是运用知识工程和推理技术对城市体检时空数据进行知识挖掘、工具编排与知识推理,以提炼高阶知识信息、提升分析评估效率、促进决策执行落地。其在知识引导的推理机制下,从城市体检时空数据中提取知识来支持城市发展的改善措施和发展策略;因此,有效的城市体检知识推理成为城市体检知识向决策转化的关键之一。
近年来,为了将城市体检结果转化为具体、可执行的决策规划,城市体检知识推理转向深层化知识挖掘、自动化工具编排与精细化决策执行已成为必然趋势。深层化知识挖掘,即深入剖析时空数据内核,捕捉隐含模式与关联,为决策提供数据实证支撑;自动化工具编排,则是通过各类工具高效协同,自动化处理和分析时空数据,推进决策流程的自动化进程;精细化任务执行,更强调微观把控,确保每一步骤都达到预期目标,提升决策的实施落地。
但现有研究和过往时间难以满足城市体检决策支持的需求,面临这诸多挑战,究其原因,主要体现在以下三个方面:(1)知识挖掘不足。传统的数据推理处理依赖于关键词匹配,而知识图谱技术则通过构建数据间的显式关联和推理关系,实现更为复杂的关系模式推理。然而,当前的知识图谱推理往往局限于同层级内的数据关联,对实现跨层级推理关注缺失,未能揭示跨层级城市体检时空数据背后的深层次联系和模式,尚未能直接适应城市体检应用场景的复杂模式。例如,单一的环境指标查询虽然可以快速返回结果,但缺乏对指标背后成因、影响范围及其与适用场景相互作用的深入分析,限制了对城市问题的全面理解和有效应对。(2)工具编排低效。面向城市体检在定量分析和工具应用方面仍缺乏自动化深入分析复杂城市问题的功能。目前城市体检中涉及的工具和模型众多,它们之间的衔接往往依赖于人工串联或并联操作,缺乏自动化的编排和整合。(3)知识推理粗放。以往决策过程过于笼统,往往依赖于人工分析和经验判断,缺乏对决策任务的深度剖析与流程化处理,指令缺乏灵活清晰的执行路径与评估标准,这导致了决策支持应用转化的粗放与低效。例如,城市体检目标设定不明确、任务分解不精细,指令执行路径不灵活,影响了决策的精准执行,也限制了城市体检知识向决策转化。因此,如何推动深化知识挖掘、自动化工具编排及精进知识推理三者协同的城市体检知识推理全面提升城市体检决策的执行效能,成为当前研究的关键。
实现思路