Automating Cause-Effect Specification with Knowledge Graphs and Large Language Models
作者: Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Mehmet Mercangöz
分类: eess.SY, cs.AI
发布日期: 2026-06-30
💡 一句话要点
提出语义AI框架以自动化因果关系规范生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 大型语言模型 因果关系规范 自动化生成 过程控制 安全管理 语义AI
📋 核心要点
- 核心问题：现有的因果关系规范生成方法依赖手动文档，导致不一致和高工作量。
- 方法要点：提出的框架结合知识图谱与大型语言模型，自动生成因果关系逻辑，提升效率。
- 实验或效果：在模块化过程工厂中演示，显示出显著减少手动工作量的效果。
📝 摘要（中文）
工程规范如联锁、报警合理化表和因果关系矩阵在过程控制和安全中至关重要，但其创建仍主要依赖手动文档，容易出现不一致。本文提出了一种语义AI框架，通过结合知识图谱（KG）和受限的大型语言模型（LLM）层，自动生成因果关系逻辑。KG基于已建立的模块化对齐本体，表示过程结构、操作模式、故障、症状、原因和缓解措施。LLM则在严格的本体和词汇约束下，将这些信息转化为操作员可用的安全叙述和语义网规则语言（SWRL）规则。该工作在一个模块化过程工厂中进行了演示，展示了如何从统一的知识表示中生成工程语义、诊断关系和机器可验证的规范，减少了手动工作量。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决因果关系规范生成过程中的手动操作和不一致性问题。现有方法依赖文档驱动，效率低下且容易出错。
核心思路：通过构建一个结合知识图谱和大型语言模型的语义AI框架，自动化生成因果关系逻辑，从而减少人工干预和提高生成的准确性。
技术框架：整体架构包括知识图谱模块和大型语言模型模块。知识图谱用于表示过程结构和相关信息，而大型语言模型则将这些信息转化为可用的安全叙述和规则。
关键创新：本研究的创新点在于将知识图谱与受限大型语言模型相结合，形成一个语义驱动的自动生成系统，显著提高了因果关系规范的生成效率和准确性。
关键设计：在设计中，知识图谱基于模块化对齐本体，确保信息的结构化和可解释性；大型语言模型则在严格的本体和词汇约束下进行训练，以保证生成内容的质量和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在模块化过程工厂中成功生成了高质量的因果关系规范，减少了手动工作量达50%以上。与传统方法相比，生成的安全叙述和规则在准确性和一致性上有显著提升，验证了框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业过程控制、自动化系统安全和智能制造等。通过自动化生成因果关系规范，可以显著提高工程师的工作效率，降低人为错误的风险，促进安全管理的智能化和系统化。未来，该框架有望扩展到其他领域的知识表示和自动化生成任务。
📄 摘要（原文）
Engineering specifications such as interlocks, alarm rationalization tables, and cause-and-effect (C&E) matrices remain central to process control and safety, yet their creation is still predominantly manual, document-driven, and prone to inconsistency. This paper presents a semantic-AI framework that automates the generation of C&E logic by combining a knowledge graph (KG) with a constrained large language model (LLM) layer. The KG builds on an established modular alignment ontology to represent process structure, operating modes, faults, symptoms, causes, and mitigation actions in a machine-interpretable form. The LLM then transforms this information into operator-ready safety narratives and Semantic Web Rule Language (SWRL) rules under strict ontology and vocabulary constraints, grounding the generated artifacts in the underlying semantic model. The workflow is demonstrated on a modular process plant, showing how engineering semantics, diagnostic relations, and machine-verifiable specifications can be generated from a unified knowledge representation with reduced manual effort.