【摘 要】
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质量管理工作在施工前的技术方案设计阶段即已开始，在工程实施过程中及实施后产生的质量问题，也常以质量报告文本形式交付专家进行阅读并分析判断，根据经验给出引起质量问题的可能原因，而这一过程可通过人工智能技术进行自动化实现，提高管理效率。为实现这一自动化过程，建立质量问题表象与质量保障规范的对应关系，是首要解决的问题。基于建筑工程施工质量验收规范，构建适用于工程质量保障的规范文本集；借助Python数据
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金（优秀人才培育项目）:基于机器视觉和群智感知的施工现场危险场景识别与预警研究（2019-MS-052）；
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质量管理工作在施工前的技术方案设计阶段即已开始，在工程实施过程中及实施后产生的质量问题，也常以质量报告文本形式交付专家进行阅读并分析判断，根据经验给出引起质量问题的可能原因，而这一过程可通过人工智能技术进行自动化实现，提高管理效率。为实现这一自动化过程，建立质量问题表象与质量保障规范的对应关系，是首要解决的问题。基于建筑工程施工质量验收规范，构建适用于工程质量保障的规范文本集；借助Python数据分析工具，以分部分项工程为分类依据，将质量规范文本进行自动化分类，获得保障工程质量的控制语句；以63份实际工程质量问题报告为样本，梳理出15类质量问题表象；通过专家访谈，建立控制语句与问题表象之间的对应关系；以地下室渗漏质量问题为例，验证上述方法的可行性。该方法能有针对性地自动快速锁定产生质量表象问题对应的质量规范控制语句，获得不满足质量规范的施工技术措施条目，进而分析出可能产生的质量问题原因。这一过程可弥补自动化实现方法在实际工程质量检查环节的应用空白，为提高工程项目质量管理效率提供方法依据。
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