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自然灾害应急知识图谱构建方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(9)
中国自然灾害发生频繁,受自然灾害的威胁极大,防灾减灾、抗灾救灾是人类生存发展的永恒课题。在自然灾害应急领域中,相关数据骤增而应急关键知识明显匮乏,存在"数据-信息-知识"转化能力不足的问题,由此提出了自顶向下和自底向上相结合的自然灾害应急知识图谱构建方法。围绕自然灾害事件、灾害应急任务、灾害数据、模型方法 4个要素,自顶向下构建模式层,通过本体建模形成知识图谱的概念框架;自底向上构建数据层,通过数据获取、知识抽取、融合、存储建立实体间关联关系。以洪涝灾害应急知识图谱为例进行实验验证,结果表明,该方法能够对自然灾害事件、灾害应急任务、灾害数据、模型方法 4要素的概念层次关系及要素属性、要素间语义关联关系进行形式化表达,实现了从多源数据到互联知识的转化。 相似文献
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大数据为滑坡研究带来了新机遇,但由于数据类型复杂、语义关系多样、共享机制不明等问题,对滑坡数据深层挖掘仍然有限,在滑坡研究中大数据优势较难发挥。提出一种面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法,抽取、融合、结构化多源异构滑坡知识,实现对滑坡知识大数据的询查、关联和推理。采用自顶向下和自底向上结合方法,划分滑坡概念和本体,形成以滑坡野外调查、滑坡评价、滑坡类型、滑坡地貌特征、滑坡形态特征、滑坡致灾信息、滑坡活动状态、滑坡成因机制、滑坡稳定性分析方法、滑坡防治措施10大类知识为基础的滑坡知识体系,建立了包括概念层、属性层、关系层、规则层、实例层的知识图谱模式层;从广阔数据源抽取滑坡知识信息、建立语义网络,对冗余知识进行融合,构建了知识图谱数据层;利用Neo4j平台存储滑坡知识,实现了知识可视化与检索,为滑坡机理研究与防灾减灾提供新思路、新方法。所提的滑坡知识图谱构建方法可拓展到其他类型灾害知识图谱研究,并与其他学科领域产生联系,促进学科深度交叉与融合。 相似文献
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针对现有防震减灾信息服务系统的易用性和可操作性不强,相关信息服务产品难以推广与应用的问题,该文提出一种面向地震灾害防治的知识图谱构建方法.运用知识构建理论,梳理防震减灾策略与地震理论、基础信息、功能服务等地震防治实体间复杂的语义关系,抽取各类地震灾害信息并建立语义网络,构建以防震减灾为核心的地震灾害防治知识图谱,并对知识图谱进行可视化表达.实验结果表明,本文所提出的知识图谱构建方法能够直观的展示地震防治信息间语义关联,实现不同类型信息的综合联动,提高了防震减灾信息服务的智能化水平. 相似文献
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高精地图是自动驾驶的“传感器”,为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取。为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
目前,随着全球新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例数量不断增加,疫情时空传播过程变得越来越复杂。传统的传播过程研究主要是在宏观上研究传染病的整体传播规律或趋势,不能在个体层面分析具体病例之间的传播关系,无法精准定位疫情传播路径,很难支持传染病的精准防控,亟需兼顾时空和语义特征研究传染病传播过程。首先在解析COVID-19病例数据基础上,利用知识图谱技术提出了构建适应多样化描述方式的COVID-19病例活动知识图谱;然后从传播事件角度设计了COVID-19病例活动知识图谱本体规则,完成了模式层的构建;并以流行病调查数据为基础,对病例数据进行解析、事件实体识别和数据存储,完成了数据层的构建;最后,通过图数据库和B/S端构建原型系统进行实验验证。结果表明,通过COVID-19病例活动知识图谱对传播过程推理、关键节点分析和活动轨迹回溯等层面进行验证,方法较为有效,且具有一定可行性。 相似文献
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面向生态环境领域,提出了一种利用文献文本的领域知识图谱自动构建方法。首先利用机器学习技术抽取生态环境领域的关键词和关键关系;再结合统一建模语言系统构建生态环境领域知识图谱模式层,并以该模式层为指导建立生态环境领域语料库;然后采用深度学习方法从文本文献中自动抽取关键信息,通过来源指数和校验次数保证抽取知识的置信度;最终实现知识图谱的自动化构建与可视化展示。结果表明,利用2 000万字规模的文献文本可得到含29 490条知识三元组的知识图谱,利用Transformer模型抽取的总体精度为96.27%。 相似文献
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《现代测绘》2021,(4)
针对隧道施工项目信息化中遇到的多源海量异构数据利用不够直观,管理难,信息共享难等问题,对3DGIS与大数据技术进行了应用研究。通过利用3DGIS技术,搭建三维隧道施工虚拟场景,建立了统一的隧道施工空间数据库,解决了隧道施工多源异构数据的集成与管理;通过利用先进的空间大数据技术,开发了隧道施工信息化管理云平台,实现了对三维海量异构数据的分布式计算、存储与共享,解决隧道施工中海量异构数据的存储与分析计算问题。平台的研发,实现了隧道施工项目中多源数据的三维一体化管理、共享与应用,并实现了对施工中的安全、质量及进度等相关数据进行管理分析,提高了隧道施工信息化管理水平。 相似文献
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遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。 相似文献
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在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。 相似文献
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针对国土资源不同数据产品间难以进行有效管理与快速应用的问题,研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30_2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储,建立中国国土资源知识图谱。构建以行政区划为单位进行土地覆盖数据产品管理、知识提取以及数据获取与更新的新型应用框架,利用基于图的异常数据检索算法探究不同产品间的一致性,提出了一种基于知识图谱的感兴趣图节点快速检索算法。通过引入知识图谱,形成了具有447 817个节点、447 816条关系,且可动态更新的中国国土资源知识图谱,并发现了在覆盖全国的2 875个行政单元中有92个区域单元的产品数据一致性不足60%,区域产品精度可能存在较大误差。充分利用了多源土地覆盖数据产品间的信息,缩短了数据预处理的时间,为中国国土资源的知识化管理与应用提供了新思路。 相似文献
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在遥感大数据时代,遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术,如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法,建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下,以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例,研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中,所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下,都明显优于其他方法;在可解释遥感影像语义分割实验中,知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果;在大幅面遥感影像场景图生成实验中,知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。 相似文献
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针对“异质鸿沟”问题导致的不同模态遥感信息间相似性难以度量的问题,构建并公开了一个包含4种模态信息的跨模态遥感数据集,并基于不同模态信息间潜在的语义一致性,提出了一种通用的跨模态遥感信息关联学习方法。利用深度神经网络的表征能力,分别对图像类信息和序列类信息设计各模态信息的特征学习网络,实现对不同模态高层语义信息的准确表示;设计了一个新的关联学习损失函数对模态内的语义一致性和模态间的互补性进行限制,利用知识蒸馏的思想,以先融合后迁移各模态间信息的方式增强模态间的语义相关性。在构建的数据集上进行实验,结果表明,所提方法平均精度均值达到70%,超过基准方法。 相似文献
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针对人工监测无法及时、高效地发现视频中车辆和行人违规情况的不足,构建了地理空间视角下,兼顾动态目标在地理场景下的属性、时空关系和语义信息的轨迹模型(trajectory model,Tra-Model),设计了视频与GIS协同的交通违规行为分析方法,基于轨迹与规则几何约束条件对目标逆行、压线、禁止进入3类违规情况进行实时检测。以某高校为实验场地,分析不同交通场景下目标的3类违规情况。实验结果表明：（1）Tra-Model模型提取的轨迹包含目标类型、轨迹序列等语义信息,相比于现有动态目标跟踪算法,精准率提高15.6%;(2)所提方法对多个摄像机序列违规分析准确率均在70%以上,相对于现有方法具有更好的性能;（3）实现了地理场景下多种交通违规行为综合分析的全局性、高精度和探测类型多样性。 相似文献
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针对数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的多尺度表达问题,根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系,在化简中关联地形语义特征,构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验结果表明,该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据,通过等高线放样观察发现,该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析,结果表明该方法在统计意义与结构意义上都具有较好的效果。 相似文献