融合多模态数据的地震灾害知识图谱构建及应用

吴麒瑞; 田苗; 谢忠; 邱芹军; 陈占龙; 陶留锋

doi:10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240334

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融合多模态数据的地震灾害知识图谱构建及应用

更新时间：2026-11-05

- 融合多模态数据的地震灾害知识图谱构建及应用
- Bulletin of Geological Science and Technology Vol. 44, Issue 4, Pages: 90-106(2025)
- 作者机构：
  
  1. 中国地质大学(武汉)未来技术学院
  2. 中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室
  3. 中国地质大学(武汉)计算机与信息学院
  4. 中国地质大学(武汉)资源定量评价与信息工程自然资源部重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240334
  CLC： TP391.1;P315.9
- Published：2025
- 稿件说明：
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吴麒瑞, 田苗, 谢忠, et al. 融合多模态数据的地震灾害知识图谱构建及应用[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(4): 90-106.
DOI：

吴麒瑞, 田苗, 谢忠, et al. 融合多模态数据的地震灾害知识图谱构建及应用[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(4): 90-106. DOI： 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240334.

摘要

地震灾害观测数据多源异构、蕴含知识分散且关联程度低，导致难以高效利用数据进行信息整合和查询，进而提供风险评估、救援决策辅助支持。知识图谱是一种有效的数据关联和融合的手段。首先，基于自顶向下方法梳理地震灾害领域概念，构建地震灾害数据、地质/地理环境、地震灾害事件、地震灾害应急任务、地震灾害模型本体，形成地震灾害本体层；结合自底向上方法构建高质量数据层，通过卷积神经网络对遥感影像进行灾害前后变化识别，实现从影像信息到文本知识的智能结构化转换；融合微调后通用信息抽取框架（universal information extraction，简称UIE）预训练模型对文本数据进行命名实体及关系属性知识抽取，精确率分别为82.04%和70.66%。通过计算词向量语义相似度实现数据融合与统一表达。以2023年12月18日甘肃省临夏州积石山县地震为例，通过本体构建、数据抽取、统一表达形成高质量地震灾害知识图谱，实现地震灾害多源异构地震数据到统一知识表达的转化。基于所构建的地震灾害知识图谱实现了灾害损失、应急链决策支持的查询展示，及结合相关地质数据推理和查询潜在次生灾害。该方法结合深度学习与预训练技术，融合多模态数据，构建了地震灾害知识图谱构建，为快速准确的地震灾害信息查询与次生灾害发生提供辅助支撑。

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刘晓.基于文本挖掘的灾害多级联动分析与预测研究[D].中国地质大学,2021(02).

自然灾害承灾体分类与代码[S].2016.

自然灾害灾情统计　第1部分：基本指标[S].2009.

张航.泥石流灾害领域知识图谱的构建与应用[D].云南师范大学,2021(08).

Qiu Qinjun,Tian Miao,Huang Zhen,Xie Zhong,Ma Kai,Tao Liufeng,Xu Dexin.Chinese engineering geological named entity recognition by fusing multi-features and data enhancement using deep learning[J].Expert Systems With Applications,2024.

Lin Bih Chuan,Lee Chun Hung.Constructing an adaptability evaluation framework for community-based disaster management using an earthquake event[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2023.

Hussain Ekbal,Kalaycıoğlu Sibel,Milliner Christopher W. D.,Çakir Ziyadin.Preconditioning the 2023 Kahramanmaraş (Türkiye) earthquake disaster[J].Nature Reviews Earth & Environment,2023.

Wang Bin,Wu Liang,Xie Zhong,Qiu Qinjun,Zhou Yuan,Ma Kai,Tao Liufeng.Understanding geological reports based on knowledge graphs using a deep learning approach[J].Computers and Geosciences,2022.

Li Zhaoning,Li Qi,Zou Xiaotian,Ren Jiangtao.Causality Extraction Based on Self-Attentive BiLSTM-CRF with Transferred Embeddings[J].Neurocomputing,2020.

Li Jing,Sun Aixin,Han Jianglei,Li Chenliang.A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2020.

School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,National Engineering Research Center of Geographic Information System,School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,National Engineering Research Center of Geographic Information System,School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,National Engineering Research Center of Geographic Information System,School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,National Engineering Research Center of Geographic Information System,School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,National Engineering Research Center of Geographic Information System.BiLSTM-CRF for geological named entity recognition from the geoscience literature[J].Earth Science Informatics,2019.

Onur KEKLIK,Tugkan TUGLULAR,Selma TEKIR.Rule-Based Automatic Question Generation Using Semantic Role Labeling[J].IEICE Transactions on Information and Systems,2019.

Xu,Nyerges,Nie.Modeling and representation for earthquake emergency response knowledge: perspective for working with geo-ontology[J].International Journal of Geographical Information Science,2014.

Zhifeng Hao,Hongfei Wang,Ruichu Cai,Wen Wen.Product named entity recognition for Chinese query questions based on a skip-chain CRF model[J].Neural Computing and Applications,2013.

Doan Son,Xu Hua.Recognizing Medication related Entities in Hospital Discharge Summaries using Support Vector Machine.[J].Proceedings of COLING. International Conference on Computational Linguistics,2010.

Sujan Kumar Saha,Sudeshna Sarkar,Pabitra Mitra.Feature selection techniques for maximum entropy based biomedical named entity recognition[J].Journal of Biomedical Informatics,2008.

Jun Zhao,Feifan Liu.Product named entity recognition in Chinese text[J].Language Resources and Evaluation,2008.

Jie Zhang,Dan Shen,Guodong Zhou,Jian Su,Chew-Lim Tan.Enhancing HMM-based biomedical named entity recognition by studying special phenomena[J].Journal of Biomedical Informatics,2004.

Seungwoo LEE,Joohui AN,Byung-Kwan KWAK,Gary Geunbae LEE.Learning Korean Named Entity by Bootstrapping with Web Resources[J].IEICE transactions on information and systems,2004.

黄信哲,徐丽慧,杨悦,王黎明,刘章勇,王忠坚.BiSbO_4/BiOBr的制备及其可见光响应光催化性能[J].无机化学学报,2025(02).

王卓,李晓彤,胡志鹏,潘俊乔.纳米铋颗粒修饰三维多孔碳的制备及其储钠性能[J].无机化学学报,2025(02).

谢楷文,王花,顾军.不同果袋浸水对巨峰葡萄采前裂果的影响[J].西北园艺,2025(01).

张粉妮,张会民,强润妮,焦云锋,田文斌.五个蟠桃品种在陕西淳化官庄的引种表现[J].西北园艺,2025(01).

宁慧涵,眭海刚,王金地,胡烈云,刘金硕,刘俊怡.顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2024(05).

诸云强,孙凯,王曙,周成虎,陆锋,闾海荣,邱芹军,王新兵,祁彦民.顾及复杂时空特征及关系的地球科学知识图谱自适应表达模型[J].中国科学:地球科学,2023(11).

许强,崔圣华,黄维,裴向军,范宣梅,艾瑛,赵伟华,罗永红,罗璟,刘明,夏敏,王飞,彭大雷,郑光,陈婉琳.面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(10).

王刘坤,李功权.基于GeoERNIE-BiLSTM-Attention-CRF模型的地质命名实体识别[J].地质科学,2023(03).

贺海霞,刘涛,杜萍.地震灾害应急管理知识图谱构建研究[J].兰州交通大学学报,2023(03).

沈伟豪,钟燕飞,王俊珏,郑卓,马爱龙.多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(12).

魏旭,彭志忠,刘兴臣,肖励之.泸石高速公路沿线历史地震诱发滑坡遥感调查及发育分布规律[J].地质科技通报,2024(02).

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陆亮,孔芳.面向对话的融入交互信息的实体关系抽取[J].中文信息学报,2021(08).

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周成虎,王华,王成善,侯增谦,郑志明,沈树忠,成秋明,冯志强,王新兵,闾海荣,樊隽轩,胡修棉,侯明才,诸云强.大数据时代的地学知识图谱研究[J].中国科学:地球科学,2021(07).

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杜志强,李钰,张叶廷,谭玉琪,赵文豪.自然灾害应急知识图谱构建方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2020(09).

杜志强,王叁,张叶廷.接入实时降雨数据的暴雨型洪涝灾害临灾预警方法[J].地理信息世界,2017(01).

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