LHAKG：一种基于地质科学文献中的XLNet-BiLSTM-CRF模型的知识图谱构建框架，用于滑坡灾害评估

《International Journal of Digital Earth》：LHAKG: a knowledge graph construction framework for landslide hazard assessment by using XLNet-BiLSTM-CRF from geoscience literature

构建滑坡危害评估知识图谱

　　### 滑坡灾害评估知识图谱的构建与应用

滑坡作为一种常见的地质灾害，对人类生命、基础设施以及区域经济发展构成严重威胁。在全球范围内，滑坡灾害的复杂性源于其多因素影响机制，包括地质、水文、气象和人为活动等内部与外部因素之间的相互作用。这种复杂性使得滑坡灾害的评估和防控面临诸多挑战，尤其是在信息碎片化、知识结构不统一以及模型选择不确定性等方面。因此，构建一个能够整合和表达这些多维信息的系统，成为提升灾害评估准确性和可操作性的关键。

本研究提出了一种基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的框架，用于构建滑坡灾害评估知识图谱（Landslide Hazard Assessment Knowledge Graph, LHAKG）。该框架旨在通过结构化的方式整合大量非结构化地质科学文献中的知识，从而实现对滑坡灾害相关知识的高效提取、组织和表示。LHAKG的构建过程分为四个主要步骤：多维知识本体设计、领域特定语料库的开发、基于XLNet-BiLSTM-CRF的实体提取模型，以及知识融合与语义对齐技术的应用。通过这一框架，研究人员能够在复杂环境下实现对滑坡灾害知识的系统化管理，从而提升灾害评估的智能化水平和决策支持能力。

#### 1. 知识图谱的构建背景与意义

在面对滑坡灾害时，传统的评估方法往往依赖于专家经验、数学统计模型、物理机制分析以及机器学习技术。这些方法虽然各有优势，但在实际应用中也存在明显的局限性。例如，专家经验方法虽具可解释性，但容易受到主观判断的影响；数学统计模型虽然计算效率高，但对数据质量和复杂关系的建模能力有限；物理机制分析需要详细的参数输入，通常适用于小范围研究；而机器学习方法虽然具备较强的适应性和灵活性，但对训练数据的依赖性较强，且模型的可解释性较弱。

为了解决这些问题，近年来研究者开始探索将知识图谱应用于滑坡灾害评估。知识图谱作为一种结构化的信息表示方式，能够将不同来源、不同形式的灾害相关信息进行整合，形成一个具有语义关系的网络结构。这种网络不仅有助于知识的可视化和查询，还能支持跨学科、跨区域的知识融合和推理，从而为滑坡灾害的智能化评估提供坚实的基础。

本研究的提出，正是基于对这些挑战的深入分析。通过构建一个涵盖空间信息（INF）、致灾因子（FAC）、评估模型（MOD）和评估数据（DAT）的领域知识图谱，我们希望能够为滑坡灾害的评估和预测提供更加系统、全面的知识支持。LHAKG的构建不仅有助于识别和分类滑坡灾害相关的实体和关系，还能够实现跨领域的知识推荐和多维分析，从而增强灾害评估的准确性和实用性。

#### 2. 滑坡灾害评估知识图谱的构建框架

为了实现LHAKG的构建，本研究采用了一种混合方法，结合了知识本体建模和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术。该框架的核心思想是通过多步骤的处理流程，将滑坡灾害评估领域的知识从非结构化文本中提取出来，并组织成一个结构化的知识图谱。

**2.1 知识本体设计**

知识图谱的构建首先需要一个清晰的知识本体。本研究通过分析大量滑坡灾害相关的学术文献、词典、教材和权威资料，定义了四个核心概念：INF（空间信息）、FAC（致灾因子）、MOD（评估模型）和DAT（评估数据）。这些概念进一步细分为11个子类，每个子类具有特定的属性和语义关系。例如，INF包括地理位置、行政区划等属性；FAC涵盖地质构造、降雨、地震等；MOD则包括逻辑回归、信息值法等评估方法；DAT涉及遥感图像、滑坡数据库等数据来源。

通过构建这样的知识本体，研究人员能够将滑坡灾害评估领域的知识系统化地组织起来，为后续的实体提取和知识融合提供明确的指导。此外，本研究还定义了七种语义关系，如“包含”、“使用”、“输入”等，用于连接不同的知识节点，形成一个具有层次结构和语义关联的知识图谱。

**2.2 领域特定语料库的构建**

为了支持知识图谱的构建，研究团队系统地收集了1,612篇与滑坡灾害评估相关的学术论文。这些论文来源于多个国际知名的学术数据库，如ScienceDirect、Taylor & Francis Online、IEEE Xplore、Wiley、Springer和MDPI等，时间跨度从1980年到2023年。通过爬虫工具和HTML解析技术，研究团队提取了文献的元数据、摘要和关键词，并对这些数据进行了多阶段的预处理，包括关键词过滤、分词、标点符号规范化和噪声去除等。

为了提高实体识别的准确性，研究团队还邀请了五位具有地球科学和命名实体识别（NER）经验的专家，对语料库中的实体进行标注。标注工作遵循BIO（Beginning, Inside, Outside）标签方案，确保每个实体的识别和分类具有统一的标准。最终，语料库包含了九个实体类别，包括INF、FAC、MOD、DAT等，并且每个实体都有明确的属性和关系定义。

**2.3 基于XLNet-BiLSTM-CRF的实体提取模型**

为了从非结构化的文本中提取出滑坡灾害评估相关的实体，研究团队采用了一种基于XLNet-BiLSTM-CRF的混合模型。该模型结合了XLNet的上下文理解能力、BiLSTM的序列建模能力和CRF的标签依赖关系建模能力，从而在实体识别任务中取得了较高的准确率。

在模型的训练过程中，研究团队首先使用XLNet对输入文本进行特征提取，生成连续的向量表示。接着，BiLSTM对这些向量进行进一步的序列处理，捕捉上下文中的长期依赖关系。最后，CRF模型对每个位置的标签进行预测，并通过概率计算选择最可能的实体标签。这种多阶段的处理方式不仅提高了实体识别的准确性，还增强了模型对复杂语义关系的建模能力。

**2.4 知识融合与语义对齐**

在完成实体提取后，研究团队使用Sentence-Transformer技术对实体进行语义对齐和融合。该技术通过计算实体之间的语义相似度，识别出具有相似含义的实体，并进行合并或映射。例如，“降雨”和“降水”可能被归为同一实体，而“滑坡”和“崩塌”也可能被视为相关概念。

通过语义对齐，LHAKG能够减少实体冗余，提高知识的整合度和一致性。此外，研究团队还利用地理编码技术，将INF实体与实际地理位置进行关联，从而增强知识图谱的空间表达能力。最终，LHAKG由13,400个节点和62,975个语义关系组成，形成了一个高度结构化的知识网络。

#### 3. 滑坡灾害评估知识图谱的构建结果

本研究的实验结果显示，LHAKG在滑坡灾害评估领域具有显著的应用价值。通过构建和优化知识图谱，研究人员能够更高效地提取和组织滑坡灾害相关的知识，从而支持更精准的灾害预测和风险评估。

**3.1 实体识别结果分析**

在实体识别阶段，研究团队使用XLNet-BiLSTM-CRF模型对1,612篇文献进行了处理。结果表明，该模型在多个实体类别上均表现出色。例如，在INF类别中，模型的识别精度达到0.8734，召回率高达0.8871，F1分数为0.8802；在MOD类别中，精度为0.8222，召回率为0.8289，F1分数为0.8256。这些结果表明，XLNet-BiLSTM-CRF模型在识别滑坡灾害相关实体方面具有显著优势。

此外，研究团队还生成了四个实体类别的词云图，以直观展示各实体的出现频率和重要性。例如，在INF类别中，地理位置和行政区划是主要的实体类型；在FAC类别中，降雨、地震和植被覆盖等是常见的致灾因子；在MOD类别中，逻辑回归和信息值法等评估模型较为常见；而在DAT类别中，遥感图像和滑坡数据库等数据来源则占据重要地位。

**3.2 知识融合效果评估**

在知识融合阶段，研究团队通过设定不同的语义相似度阈值，对不同类型的实体进行了整合。例如，对于地理位置类实体，研究团队采用了一个较高的阈值（0.82），以确保地理实体的准确区分；而对于评估模型和数据类型等，研究团队则采用了一个稍低的阈值（0.90），以平衡语义差异和知识整合的需要。

结果表明，通过语义相似度计算，LHAKG中的实体数量显著减少，其中FAC实体减少了41.46%，MOD实体减少了31.25%，DAT实体减少了36.61%，INF实体减少了35.09%。这种知识融合策略不仅提高了知识图谱的整合度，还增强了其在实际应用中的实用性。

**3.3 知识图谱的可视化与应用**

为了增强LHAKG的可操作性和实用性，研究团队开发了一个基于MapLibre和3D-Force-Graph的可视化系统。该系统能够将知识图谱中的节点和关系以地理信息的方式进行展示，使得用户可以直观地探索滑坡灾害评估相关的知识网络。

通过这一系统，用户可以根据“研究区域”、“关键因子”和“方法类别”等维度进行多维查询。例如，用户可以输入“日本”作为研究区域，系统将返回该区域的滑坡灾害评估知识网络；也可以输入“Minamata地区”进行更详细的探索。此外，系统还支持根据不同的评估方法（如专家经验、数学统计、物理机制分析、机器学习等）进行分类查询，从而帮助用户快速定位所需信息。

#### 4. 知识图谱的应用价值与未来展望

LHAKG的构建不仅为滑坡灾害评估提供了结构化的知识支持，还为灾害预测、风险分析和防控策略的制定提供了重要的工具。通过整合不同来源、不同形式的知识，LHAKG能够支持跨区域、跨方法的知识推荐和推理，从而提高灾害评估的智能化水平。

此外，LHAKG的构建也为其他自然灾害（如洪水、森林火灾等）的知识图谱提供了借鉴。未来，研究团队计划扩展该框架，使其能够适用于更多类型的自然灾害。同时，研究团队还将探索如何通过动态更新机制，使LHAKG能够持续吸收新的研究进展，保持知识的时效性和完整性。

#### 5. 结论

本研究提出了一种基于知识图谱的滑坡灾害评估框架，通过多步骤的处理流程，实现了对滑坡灾害相关知识的系统化整合和表达。该框架结合了知识本体建模、自然语言处理和地理信息系统技术，能够从大量非结构化文献中提取关键实体，并通过语义对齐和融合，构建出一个结构化、可扩展的知识图谱。最终的LHAKG包含13,400个节点和62,975个语义关系，为滑坡灾害的智能评估和决策支持提供了坚实的基础。

通过构建LHAKG，研究人员不仅能够更高效地组织和表达滑坡灾害相关知识，还能够支持跨领域、跨区域的知识推荐和推理。这种知识图谱的应用，为灾害评估和防控策略的制定提供了新的思路，也为其他自然灾害的研究提供了可借鉴的框架。未来，研究团队将继续优化该框架，探索其在更多自然灾害中的应用，并开发更加智能化的灾害评估系统。