钦杭成矿带斑岩铜矿知识图谱构建及应用展望

被引：35

作者：

周永章 ^{[1
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张前龙 ^{[1
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黄永健 ^{[3
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杨威 ^{[4
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肖凡 ^{[1
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吉俊杰 ^{[1
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韩枫 ^{[1
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唐磊 ^{[1
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欧阳冲 ^{[1
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沈文杰 ^{[1
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机构：

[1] 中山大学地球环境与地球资源研究中心

[2] 中山大学地球科学与工程学院

[3] 广东轩辕网络科技股份有限公司

[4] 广东高质资源环境研究院

[5] 广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室

来源：

地学前缘 | 2021年 / 28卷 / 03期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

知识图谱; 知识获取; 地质大数据; 矿产资源预测评价; 地质领域本体; 斑岩铜矿; 钦杭成矿带;

D O I：

10.13745/j.esf.sf.2021.1.2

中图分类号：

P628 [数学勘探];

学科分类号：

071208 [科技遗产与数字人文];

摘要：

知识图谱使用人与机器能共同理解的语言,以"图"的方式来描述真实世界,是人工智能研究的重要方向之一。本研究是构建单体矿床、成矿系列和重要成矿区(带)的知识图谱实验的一部分,收集了钦杭成矿带6个较为典型的斑岩铜矿、斑岩-夕卡岩型铜矿的原始文本数据,参照斑岩铜矿床概念模型进行知识获取,标注、抽提文本中的实体、关系、属性,构建了具备基本应用功能的斑岩铜矿床知识图谱。基于未来矿产资源预测评价应充分理解地球系统、成矿系统、勘查系统、预测评价系统相互关系的认识,讨论了建立"地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统"关联知识图谱体系需要解决的关键科学技术问题,包括"地-矿-勘-评系统"领域本体及知识图谱递进关联体系,大规模"地-矿-勘-评系统"领域本体及知识图谱的自动构建技术,基于多模态关联数据嵌入"地-矿-勘-评系统"知识图谱自演化、补全技术以及基于知识图谱、大数据挖掘和人工智能的地球系统资源预测理论与方法。

引用

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页数：9

共 9 条

[1]

YAGO2: A spatially and temporally enhanced knowledge base from Wikipedia.[J].Johannes Hoffart;Fabian M. Suchanek;Klaus Berberich;Gerhard Weikum.Artificial Intelligence.2013,

[2]

Geomathematics: Theoretical Foundations; Applications and Future Developments.[J]...2014,

[3]

地球科学大数据挖掘与机器学习.[M].周永章;张良多;张奥多;王俊.中山大学出版社.2018,

[4]

地质大数据分析的若干工具与应用 [J].