SKG-VLA：用于结构化场景语义与多模态决策推理的场景知识图谱先验

针对大规模投诉处理系统中异构证据利用不足的问题，本文提出 SKG-VLA 模型。该方法将每个案例建模为结构化场景，利用场景知识图谱（SKG）统一组织实体、证据、政策及事件关系。通过构建数据合成管线生成规则一致的图泛化与监督信号，并采用三阶段训练策略将结构化场景先验注入多模态模型。实验表明，该方法显著提升了基于政策的推理能力、决策准确率及在证据不全情况下的鲁棒性。