基于本體的建設工程造價糾紛案例推理模型研究

摘要：將本體理論及案例推理技術應用于建設工程造價糾紛領域，旨在利用歷史案例的經驗知識提高工程造價糾紛解決效率和準確率。首先，利用文本挖掘技術獲取陜西省高級人民法院有關建設工程造價糾紛審結案件的關鍵詞；其次，將所挖掘的領域知識與本體理論相結合，采用循環進化法構建建設工程造價糾紛本體；最后，在本體基礎上引入案例相似度計算公式，并據此在案例庫中匹配出與源案例最為相似的歷史案例，以達到糾紛案例檢索及重用的目的。該研究不僅可以提高企業造價糾紛的解決效率，還可以降低糾紛解決成本，為判決造價糾紛案件提供參考。

關鍵詞：建設工程；造價糾紛；文本挖掘；本體理論；案例推理

0 引言

近年來，隨著建筑業蓬勃發展，與之相關的建設工程造價糾紛逐漸增多。對于工程建設而言，無論是因工期延誤、質量不合格造成的糾紛，還是因變更簽證等原因造成的發承包雙方因涉及自身利益得失而產生的糾紛，最終結果為糾紛雙方對于工程價款認定的爭議，即工程造價糾紛。但是，工程造價糾紛的復雜性導致其解決方法不僅需要理論知識的支撐，還需要實踐經驗的積累。住房和城鄉建設部于2020年7月29日發布的《工程造價工作改革方案》強調，在從事工程造價相關工作時，要認真總結可復制和可推廣的經驗，同時積極探索工程造價糾紛的多元化解決方法。基于此背景，本研究以建設工程造價糾紛為對象，以法院審結案件為數據來源，以本體構建及案例推理技術為研究方法，深入探究如何利用案例經驗知識高效解決建設工程造價糾紛。

本研究主要內容分為兩個部分：其一，采用文本挖掘的方法從案例中獲取建設工程造價糾紛的領域知識，并以此作為參考，構建建設工程造價糾紛本體；其二，以造價糾紛本體為基礎進行案例推理，通過案例相似度計算公式，匹配出與新案件最為相似的歷史案件。

本研究對于現有文獻的主要貢獻是：一方面，彌補了以往建設工程造價糾紛研究中普遍存在的案例經驗價值不足的問題；另一方面，能夠提高糾紛雙方解決糾紛的效率，可為法官判決造價糾紛案件提供借鑒和參考。

1 文獻評述

1.1 建設工程造價糾紛解決對策研究現狀

國內外建設工程項目數量繁多，與之相關的建設工程造價糾紛也頻繁發生。針對此類現象，不少專家學者提出了糾紛解決對策。目前，采用的研究方法主要有：采用決策樹（DT）和人工神經網絡（ANN）方法建立工程糾紛數據庫^[1]；利用Netlogo仿真平臺對工程造價糾紛解決過程進行仿真模擬^[2]；將人工智能（AI）、區塊鏈（BC）和建筑信息模型（BIM）技術相結合，優化建筑工程管理模式^[3]；構建基于區塊鏈技術和分散式系統理論的新型建設工程爭議解決框架^[4]等。

1.2 本體理論及案例推理技術在工程糾紛領域的應用研究現狀

隨著本體理論和案例推理技術的日趨成熟，越來越多的研究者將其應用于工程糾紛領域研究。

在預防工程糾紛方面，專家學者們采用的方法包括：基于本體理論和自然語言處理技術的合同風險條款自動提取模型^[5]；構建適用于建設工程合同本體的八步循環方法^[6]；基于本體理論和BIM技術的設計規范條款半自動化檢索審查推理模型^[7-8]；利用本體理論及案例推理技術實現工程質量問題的有效識別^[9]。

在解決工程糾紛方面，Bilgin等^[10]提出以公司為單位構建基于本體理論的工期延誤數據庫，以此實現工期延誤信息的檢索和分析；Liu等^[11]提出基于案例推理的國際建設項目爭端解決方法，總結歸納出13個國際工程項目特征和37個國際工程爭議成因。

1.3 研究現狀評述

通過查閱文獻資料發現，盡管專家學者們正在不斷改進建設工程造價糾紛的解決措施，不斷擴大本體理論及案例推理技術在工程糾紛領域的應用范圍，但目前研究成果仍然存在一些不足。一方面，造價糾紛解決對策的研究普遍忽略了大量糾紛案例經驗知識的潛在價值；另一方面，本體理論及案例推理技術在建設工程糾紛領域的研究主要針對糾紛的預防和控制，較少將該技術應用于糾紛解決方面。本研究利用本體理論對造價糾紛案例進行知識表示，并用案例推理技術匹配出與源案例最為相似的歷史案例，旨在有效提高造價糾紛的解決效率。

2 造價糾紛本體模型構建

本研究采用循環進化法構建建設工程造價糾紛本體。具體而言，首先獲取造價糾紛的領域知識；其次劃分本體的層次結構；再次采用自上而下的方法確定糾紛本體的概念類及概念屬性；最后利用Hermit的推理機對本體一致性進行檢驗。

2.1 造價糾紛領域知識獲取

選取300篇裁判文書網中載明的近5年陜西省高級人民法院判決的有關建設工程造價糾紛的審結案件為案例來源，采用文本挖掘的方法從中獲取造價糾紛的領域知識。

2.1.1 領域文本預處理

首先，選取結巴分詞（jieba）工具對領域文本進行初步分詞；其次，結合建設工程造價糾紛裁判文書的特征，分別從司法判決及法律法規、建設工程和工程造價三個角度進行自定義詞典構建（圖1）；最后，選取哈爾濱工業大學的停用詞表進行文本停用詞的篩選和去除。

2.1.2 領域知識關鍵詞篩選

首先，通過詞性篩選的方法篩選出2904個能反映領域知識的詞語。其次，分別采用TextRank算法和TF-IDF算法從2904個詞語中篩選出領域知識的關鍵詞，如工程款、施工合同、建設單位等。

TextRank算法是以單篇文檔作為獨立分析的對象進行關鍵詞篩選的方法。該方法考慮了文本中各個詞語之間的語義關聯度，但無法篩選出詞頻小卻具有領域知識代表性的詞語。TF-IDF算法是將單篇文檔放入語料庫中進行關鍵詞篩選的方法。該方法在降低語料庫中常見詞語權重的同時提高了詞頻小卻能代表文本特征詞語的權重，但是忽略了詞語間的相關性。因此，需要將兩種關鍵詞篩選方法結合起來作為構建建設工程造價糾紛本體的參考依據，以提高本體的可行性。

2.2 糾紛本體層次結構劃分

以建設工程造價糾紛案例中所蘊含的關鍵信息為本體層次劃分的依據，由此將糾紛本體細分為以下三個層次：

（1）項目背景信息本體層。本研究分別從項目信息和合同信息兩個方面總結歸納項目背景。其中，項目信息包括項目資金來源、項目類型及參見單位等。合同信息包括合同類型、合同效力及約定內容等。

（2）造價糾紛信息本體層。本研究分別從糾紛主體、糾紛產生時間、糾紛成因和糾紛造成后果4個方面總結歸納案例中的造價糾紛信息。其中，糾紛主體包括建設單位、總承包商及分包商等。糾紛產生時間為糾紛發生的具體日期。糾紛成因包括由于約定問題引發的糾紛和由于履行問題引發的糾紛。糾紛造成后果包括對建設工程項目本身的影響及對社會秩序的影響兩個方面。

（3）司法判決信息本體層。司法判決層是建設工程造價糾紛本體構建的關鍵所在。本研究分別從有關司法判決的基本信息、所涉及的法律角色、案例爭議焦點、造價鑒定情況、糾紛雙方的行為、糾紛雙方的主張、糾紛雙方的舉證、案例判決依據及最終的判決結果9個方面總結歸納案例中涉及的司法判決信息。

2.3 糾紛本體概念類確定

概念類是指對建設工程造價糾紛概念進行聚類后形成的能代表某一類特性的概念集合。本研究采用自上而下的方法確定本體的概念類。首先，依據本體構建的目的確定頂級概念，即建設工程造價糾紛本體；其次，依據糾紛案例中包含關鍵信息的種類，確定作為頂級概念子類的一級概念，即項目背景信息本體、造價糾紛信息本體及司法判決信息本體；最后，通過梳理文本挖掘得到的關鍵詞，將一級概念細化為二級、三級、四級甚至五級等更為精確的子類概念，由此得到建設工程造價糾紛本體概念類思維導圖，如圖2所示。

2.4 糾紛本體概念屬性確定

概念屬性主要由屬性名稱、定義域和值域構成，其按類別可以分為對象屬性和數據屬性。

（1）對象屬性。對象屬性是為了描述概念類之間的關系。具體而言，其不僅能夠描述上下級概念類之間的關系，還可以描述同級概念類之間的關系。上下級概念類之間為包含與被包含的關系，描述此類關系屬性的定義域為該屬性所對應的上層級概念類，值域為該屬性所對應的下層級概念類。同級概念類關系屬性的定義域和值域均為同一層級的概念類。

（2）數據屬性。數據屬性是為了描述概念類與文本值之間的關系。數據屬性的定義域為該屬性所對應的上層級概念類，值域則為數據類型。構建造價糾紛本體時常用的數據類型有四大類：數值型數據、文本型數據、邏輯型數據和日期型數據。

本研究結合對象屬性和數據屬性的相關特點，繪制造價糾紛本體概念屬性思維導圖，如圖3所示。

3 造價糾紛案例推理模型構建

3.1 特征屬性局部相似度計算

3.1.1 對象屬性相似度計算

本研究使用概念樹的方法計算不同案例之間對象屬性的相似度，具體計算公式如下

式中，C表示概念樹中的概念；LD表示概念所在層級的深度；CCPC表示兩個概念的最相近父類。

公式左邊表示源案例與歷史案例對象屬性間的相似程度，公式右邊表示為兩個概念的最相近父類所在層級的最大深度與概念樹中所有概念的最大層級深度的商。

3.1.2 數據屬性相似度計算

（1）數值屬性。數值屬性是指屬性值為整數或實數的數據屬性。本研究采用極值法進行數據無量綱化處理，使得不同變量之間具有一定的可比性，具體計算公式如下

公式左邊表示源案例與歷史案例數值屬性間的相似程度，公式右邊表示源案例與歷史案例屬性值之差與所有案例中此類屬性極差的商。

（2）布爾屬性。布爾屬性是指屬性值為True或False的數據屬性，具體計算公式如下

公式左邊表示源案例與歷史案例布爾屬性間的相似程度，公式右邊表示當源案例與歷史案例屬性值取值相同時，該屬性相似度為1；反之，則為0。

（3）字符串屬性。字符串屬性的屬性值普遍為以中文文字表示的句子或段落，所以采用計算余弦相似度的方法計算該屬性的相似度。具體而言，假設源案例及歷史案例的文本特征向量分別為V_Cⁱ_a=（α_i1，α_i2，…，α_in）和V_Cⁱ_b=（β_i1，β_i2，…，β_in），且兩向量的夾角為θ，則文本向量余弦相似度計算公式如下

3.2 案例綜合相似度計算

案例綜合相似度計算以案例特征屬性局部相似度及各個特征屬性權重值為前提。其中，特征屬性局部相似度計算方法前文已經詳細描述，各個特征屬性權重值計算則采取AHP層次分析法。

案例綜合相似度計算，首先通過式（5）計算出源案例及歷史案例的相似度，再通過式（6）篩選出與源案例最為相似的歷史案例，公式如下

式（5）左邊公式表示案例C_a和案例C_b的綜合相似度。其中，ω_k為特征屬性k的權重值，Sim（C^k_a，C^k_b）為案例C_a與案例C_b中有關特征屬性k的局部相似度。式（6）表示案例綜合相似度取最大值的兩個案例為最相似的案例。

3.3 案例推理實例

以下述實例為據，具體說明案例推理的基本流程。

2012年9月17日，紅鑫公司與綠豐公司簽訂固定總價合同，約定紅鑫公司負責建設綠豐公司發包的工業工程項目，合同總造價為183 745.00元。經查明，該項目由于部分原因未完工且合同中未約定價款結算依據。停工后，承包商就其已完工工程請第三方進行結算，但結算時第三方將承包商未完成工程（圍墻工程）按已完工程進行了計價。發包方對此表示異議后提出造價鑒定申請，但其在申請提出后又無故撤回。現雙方因價款結算依據及價款數額認定產生糾紛。

選取案例中具有代表性的9個特征屬性舉例說明案例推理過程。屬性1為項目類型，以R₁表示；屬性2為項目完成情況，以R₂表示；屬性3為合同類型，以R₃表示；屬性4為合同價格類型，以R₄表示；屬性5為合同效力，以R₅表示；屬性6為合同價款數額，以R₆表示；屬性7為糾紛主體，以R₇表示；屬性8為糾紛成因，以R₈表示；屬性9為案件爭議焦點，以R₉表示。其中，R₁、R₃、R₄、R₇、R₈為對象屬性，R₂、R₅為布爾屬性，R₆為數值屬性，R₉為字符串屬性。案例特征屬性表見表1。其中，首行C^*為源案例，C₁～C₂₀為歷史案例。

通過計算源案例及歷史案例在9個特征屬性上的局部相似度及特征屬性的權重值后，得到源案例與歷史案例的整體相似度。源案例與歷史案例相似度統計表見表2。

表2中，最后一列（ALL）為案例綜合相似度，通過觀察可知，案例庫中有5個案例與源案例的相似度超過75%，相似度從大到小分別為：C₁₅、C₁₄、C₂、C₇和C₁₁。對比分析以上5個案例發現，雖然其項目類型有所差異，但糾紛雙方簽訂的基本均為有效的以固定總價作為價格類型的建設工程施工合同，此與源案例的合同類型、合同價格類型及合同效力基本保持一致。同時，此5個案例均為發包人與承包人因合同內容問題引發的關于最終結算價款數額的糾紛，特別是案例庫中與源案例糾紛成因相同的案例均被檢索為相似度超過75%的相似案例。由此可見，利用本文的案例推理模型能夠成功檢索出與源案例相似的歷史案例，從而為糾紛雙方更高效地解決造價糾紛問題提供借鑒和參考。

4 結語

首先，運用Python軟件從陜西省高級人民法院審理的大量案件中獲取建設工程造價糾紛領域知識；其次，參考領域知識，分別從項目背景信息、造價糾紛信息和司法判決信息三個方面構建建設工程造價糾紛本體，并通過本體一致性檢驗；最后，通過計算糾紛源案例及案例庫中的歷史案件在各個特征屬性上的相似度及其權重值，從而匹配出與源案例最為相似的歷史案件，以此提高造價糾紛解決效率。

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收稿日期：2023-09-26

作者簡介：

郭亞男（1999—），女，研究方向：管理科學與工程。