Page 95 - 2024年第55卷第1期

技术以及如何将所得知识应用于实际场景，本文研究成果及结论如下：
（ １）本文采用六步法的本体建模方法，构建了水文模型知识的本体模型。该模型可支持水文模型
继承关系、模拟水文要素、应用流域与效果、研究者及机构等知识的组织和表达。
（２）构建了水利垂直领域以 ＢＥＲＴ模型为核心的多策略知识学习方法，采用垂直领域数据对通用
ＢＥＲＴ模型进行了调优和增量训练，使其更适应水利专业文档的特性，同时联合模式匹配、工具识别
等方法多策略优势互补。实验结果表明，本文对 ＢＥＲＴ模型的增量训练使知识抽取的精度提高了 ２％。
在此基础上，多策略方法的使用可使整体精度再提高 ２％左右。
（ ３）构建了水文模型知识图谱实例并进行了知识服务应用，验证了水文模型知识图谱构建方法的
有效性，并对图谱进行了可视化表达。基于 “水问” 平台提供知识检索功能，实现指定模型的适用流
域检索和指定流域断面的适用模型检索等水文模型知识应用服务，可应用于水文预报业务中多种模型
的快速比选，从而针对特定的水文预报业务和流域下垫面条件选择最合适的模型。
本研究为水利细分领域知识图谱的构建与应用提供了新思路，在本研究成果基础上，还可进一步
采集更多水利文献，扩大数据集规模，增加实体数量并丰富实体与关系类型；尝试提高模型推荐的智
能化水平，如研究基于相似度计算的智能推荐算法，帮助模型与参数的移用，或采用基于内容或协同
过滤的推荐方法，并利用机器学习预测模型使用模式，进一步提高推荐的准确性和效率。

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