建筑业在我国经济中占据着重要地位,然而建设工程项目由于其自身复杂性以及管理水平落后,施工安全事故频发,因此提高施工安全管理技术水平是亟待解决的问题。目前,在施工安全风险管理领域主要依赖人工阅读施工报告进行施工安全风险预测,且对于已有的安全事故案例和技术规范重用率低,未充分发挥其借鉴意义。本文在施工安全知识的基础上结合自然语言处理和案例推理技术,建立施工安全风险预测和案例推理模型。该模型可自动识别施工报告中的安全隐患,并寻找相似案例借鉴历史经验,为可能发生的新风险提出解决措施,实现知识重用。本文首先对建筑施工安全风险预测、事故案例推理和自然语言处理在工程领域应用现状进行了梳理,分析了现阶段施工安全风险管理的缺陷,指出利用自然语言处理和案例推理技术实现自动化风险预测和案例重用的可行性。其次在政府部门网站收集2050篇事故案例及相关施工安全规范,建立了安全事故案例库,利用自然语言处理技术进行相应预处理工作,并利用Albert-Bi LSTM-CRF模型实现了施工命名实体识别。随后,在相关法规和施工安全知识的基础上建立施工安全风险规则,利用if-then进行语义规则匹配,实现施工报告安全风险预警。同时,为提高施工安全风险处理的效率和性能,本文利用TF-IDF算法计算单词特征值,提出了基于Word2vec模型的词义扩展,并通过空间向量模型和改进的余弦相似度公式实现了相似历史案例扩展检索及经验重用。最后,将施工报告中发现的新风险和相应处理措施作为新案例样本保存至原案例库,以便下次风险查询。本文将自然语言处理和案例推理引入施工安全风险管理研究,实现了自动化施工报告的安全风险预测及案例经验知识的重用和分享,为施工风险管理的智能化发展提供新参考。