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题名多模态数据的地质图关联网络构建及知识服务
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作者
邱芹军
段雨希
田苗
吴麒瑞
马凯
陶留锋
谢忠
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机构
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室
中国地质大学(武汉)计算机与信息学院
地理信息系统国家地方联合工程实验室
国家地理信息系统工程技术研究中心
中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室
中国地质大学(武汉)未来技术学院
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《地质论评》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1469-1482,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:42301492)
国家重点研发计划项目(编号:2022YFB3904200,2022YFF0711601)
+2 种基金
湖北省自然科学基金资助项目(编号:2022CFB640)
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室基金资助项目(编号:KF-2022-07-014)
地质探测与评估教育部重点实验室主任基金资助项目(编号:GLAB2023ZR01)的成果。
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文摘
地质图件及其附属资源(如描述文本)作为地质知识的重要存储媒介,蕴含着大量的地学知识及专家经验知识及隐式知识。快速精准地对多模态地质数据进行知识规范化定义、形式化表达、语义化关联和精准化推理是目前地学知识抽取及挖掘的前沿。当前,海量的地学数据中图件及附属描述信息知识分布零散,图件中的信息无法有效地与描述信息进行关联并提供知识服务。笔者等以多模态地质数据为数据源,建立了多源数据驱动下的地质图知识表达模型,通过地质基础知识、规则知识及决策知识来表达图件中蕴含的显隐式地质知识,从语义、空间、属性3个维度表示地质对象间的关系;并基于领域知识针对地质图件及描述信息开展了地质实体及关系的精准抽取及存储研究,最后以江西省于都县银坑幅G50E011007图幅1∶50000矿产地质调查矢量数据为例进行了验证与分析,实验结果验证了笔者等所提出的知识表达模型及知识抽取方法,能够较好地解决地质知识建模中图文关联弱、知识挖掘不充分等问题。
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关键词
地质知识模型
地质图件
知识图谱
决策知识
智能问答
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Keywords
Geological knowledge model
Geological artefacts
Knowledge graph
Decision-making knowledge
Intelligent Q&A
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分类号
P623
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名面向地质图的知识图谱构建及智能问答应用
被引量：2
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作者
段雨希
邱芹军
田苗
马凯
谢忠
陶留锋
刘俊杰
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机构
国家地理信息系统工程技术研究中心
中国地质大学(武汉)计算机与信息学院
地理信息系统国家地方联合工程实验室
中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室
三峡大学
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
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出处
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期588-602,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:42301492)
国家重点研发计划项目(编号:2022YFB3904200,2022YFF0711601)
+1 种基金
湖北省基金项目:自然科学基金项目(编号:2022CFB640)
地质探测与评估教育部重点实验室主任基金项目(编号:GLAB2023ZR01)资助。
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文摘
海量地质图件蕴含着丰富的地学基础知识及专家经验知识。地质图主要表达了通过区域地质调查、矿产地质调查所获取的地球表面的地质知识(如地层单元、岩体、断裂等)。如何快速地从矢量地质图件中抽取地质知识并形成知识服务是目前地学知识图谱及知识服务研究的前沿。由于传统的地质图知识抽取主要依赖人工方式进行综合分析,本文聚焦于矢量地质图件知识表达与抽取研究,提出了一种地质图知识表达框架,提取地质图中所包含的地质实体及关系,将地质图信息以知识图谱的形式表达,并开展了基于地质矢量知识图谱的智能问答应用。最后以江西省于都县银坑幅矢量数据集为例开展实验验证分析,结果表明,本文方法能够较为全面地获取地质图中各个地质对象的信息,提高了地质图语义表达的效果,同时也可以提高地质学习人员对地质图的理解和认识,让计算机能够大规模获取地质图的知识内容。
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关键词
地质图知识表达模型
地质知识图谱
地质矢量图件
智能问答
空间认知
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Keywords
Geological map knowledge expression model
Geological knowledge graph
Geological vector map
Intelligent question and answer
Spatial cognition
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分类号
P628.4
[天文地球—地质矿产勘探]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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