Page 77 - 2021年第52卷第8期

为整体思路，重点实现了水利综合知识图谱实体属性和关系的建模、抽取，实现了部分知识的融
合。但在知识融合、挖掘与衍生上，还有很多值得探索的问题。在未来工作中，还需要进一步完善
知识抽取的算法，扩大知识图谱的覆盖范围；研发知识融合、知识发现的新技术，融合水利相关的
专业模型等，打造以知识图谱为核心的水利行业知识引擎；在此基础上进一步将知识图谱与水利行
业的数据治理相融合，开展面向图像、视频、传感器等智能终端的知识工程探索，扩展多模态的知
识图谱表示，基于事实类与认知类知识与水利大数据的融合开展水资源智能化监测、分析、预警和
调控等具体的应用产品建设，提高水利智能化管理水平。

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