研究背景

台风灾害知识服务面临"数据海量、知识难求、服务受限"的困境，大语言模型为解决这一挑战提供了新的可能性

数据挑战

多源异构台风灾害数据整合困难，语义不一致限制传统方法应用

知识转化

从海量数据中快速凝练知识，构建机器可理解的台风灾害知识库

服务升级

提供个性化、智能化的台风防灾减灾知识服务和决策支持

技术框架

构建涵盖数据、知识、服务的台风灾害知识服务体系

台风灾害知识服务体系

数据层

  • • 历史案例数据
  • • 气象年鉴数据
  • • 新闻资讯数据

知识层

  • • 台风灾害知识图谱
  • • 演化过程建模
  • • 灾情影响分析

服务层

  • • 智能问答系统
  • • 个性化指导
  • • 决策支持服务

台风灾害知识图谱构建

基于Qwen2.5-Max的自动化知识图谱构建方法

预训练+微调范式

预训练阶段

在台风灾害专属语料库上训练，增强模型对领域数据的语义理解能力

微调阶段

通过指令微调实现实体识别、关系提取和实体融合任务对齐

知识表达模型

演化过程

"对象-阶段-状态-特征-关系"多层知识表达

灾情影响

"对象-承灾体类别-受灾实例-特征-关系"表达模型

LLMs驱动的台风灾害知识图谱构建技术路线

智能问答系统

基于GraphRAG的台风灾害智能问答服务

结合知识图谱和大语言模型的台风灾害智能问答

基于图的知识索引

采用Leiden算法进行层次聚类，创建高效的知识索引结构，生成社区摘要

图引导下的知识检索

通过解析用户问题中的实体和关系，采用图遍历算法寻找相关子图

图增强下的结果生成

结合子图结构特征，将结构化知识转化为自然语言表述

实验结果

知识图谱构建与智能问答系统性能评估

数据集基本信息

来源 类型 规模 体量(万tokens)
气象年鉴、海洋灾害公报 数据资料 15篇 5.4
维基百科、百度百科 历史案例 69个词条 21.9
新闻报道、官方资讯 新闻资讯 120篇报道 32.7

知识图谱构建成果

7,221
节点数量
52
边类型
5,776
三元组
98%+
准确率

台风灾害知识图谱质量评价结果

评价指标 零样本提示 指令微调
概念准确率(CA) 73.19% 98.41%
实体准确率(EA) 74.90% 98.13%
属性准确率(AA) 74.63% 98.29%
关系准确率(RA) 74.01% 98.33%

问答结果质量评价结果

余弦相似度分布

0.0-0.2
零样本: 28
GraphRAG: 6
0.2-0.4
零样本: 19
GraphRAG: 14
0.4-0.6
零样本: 27
GraphRAG: 11
0.6-0.8
零样本: 11
GraphRAG: 21
0.8-1.0
零样本: 15
GraphRAG: 48

案例应用

台风"Khanun"知识图谱可视化展示

台风"Khanun"的灾情效应

台风Khanun的灾情效应

展示台风灾害在不同时空状态下的灾情效应，遵循"对象-承灾体类别-受灾实例-特征-关系"的知识表达逻辑

台风"Khanun"演化过程

台风Khanun演化过程

展示台风灾害演化过程中涉及的全生命周期知识，遵循"对象-阶段-状态-特征-关系"的知识表达层次

关键技术突破

LLMs与地理信息技术的深度融合创新

知识图谱构建创新

  • 提出多层次台风灾害知识表达模型
  • 采用"预训练+微调"技术范式
  • 实现时空特征和灾情影响的综合建模
  • 简化图谱构建流程，提升构建效率

智能问答服务创新

  • 创新性提出GraphRAG框架
  • 结合知识图谱时空关系约束
  • 减少生成结果的事实性偏差
  • 提供个性化防灾减灾指导方案

研究意义与展望

推动地理人工智能发展，完善台风防灾减灾体系

理论贡献

  • 构建LLMs与知识图谱协同框架
  • 提出台风灾害多层次知识表达模型
  • 创新GraphRAG增强生成方法
  • 推动地理人工智能理论发展

应用价值

  • 提升台风灾害知识服务智能化水平
  • 为政府决策提供科学支撑
  • 增强公众防灾减灾能力
  • 完善防灾减灾宣教体系建设
"本研究充分展示了LLMs在台风灾害领域的广泛应用前景，为LLMs与地理信息技术的交叉融合打下了基础，有望推动地理人工智能的进一步发展。"
— 研究结论

未来发展方向

深化LLMs在台风灾害知识服务领域的应用

技术挑战

  • 时空过程和灾害机理等复杂知识表示需要突破三元组模型局限
  • 多源异构数据融合与知识对齐技术有待完善
  • GraphRAG召回文本质量和排序机制需要优化

发展机遇

  • 基于超图等图论方法改进知识表达模式
  • 实现跨模态表征学习和多维度知识关联
  • 拓宽LLMs在台风灾害深度知识服务的应用

核心洞察

研究发现的关键启示

数据到知识的跃迁

通过LLMs实现从海量灾害数据到结构化知识的智能转换，突破传统数据驱动范式的局限

知识驱动的智能服务

基于知识图谱约束的LLMs生成，显著提升台风灾害问答服务的准确性和可靠性

地理AI的新范式

LLMs与地理信息技术的深度融合，为地理人工智能发展开辟了新的路径