水利数据具有涉及面广、数据量大、管理分散、标准不一等特点，对构建水利知识图谱造成一定困难。“水利知识智能生产工具”通过web可视化建模，基于对水利数据的深度训练，能够高效对水利数据进行抽取、映射、清洗、融合，人机协同高效率构建水利知识图谱，深入挖掘水利数据价值。

根据水利知识图谱构建流程，包括知识建模、知识抽取、知识映射、知识清洗、知识融合、可视化展示六项功能。

1、知识建模

针对不同水利业务需求，封装类型各异的水利知识模板，形成覆盖流域防洪、水资源调配、水利工程管理等业务水利知识语义网络，协助用户快速构建水利知识模型。

2、知识抽取

基于对水利知识的深度训练，自动化抽取结构化、半结构化、非结构化的多源异构水利数据，形成实体、关系、属性组成的知识单元，实现水利人、事、物全方位关系网的构建。

3、知识映射

由于水利数据的表示标准不一，造成水利知识存在一词多义、一义多词等现象。按照规范将这些知识进行统一表示，消除冗余信息，实现相同属性知识的一致表达。

4、知识清洗

水利数据存在的重复、缺失、格式或类型不规范等问题，造成数据质量可信度低。根据水利行业标准规范，设计并封装通用性高、移植性强的水利数据清洗策略，保障水利知识质量。

5、知识融合

基于实体属性相似度框架，智能识别多源数据的同一实体，对齐合并知识单元，使不同来源的水利知识合并为一个整体，避免知识相互打架。同时，对新产生的水利数据自动整合、消歧，实现水利知识的持续扩展。

6、可视化展示

运用web可视化技术，在线直观化展示知识图谱，并进行拖动、缩放、延展等交互。针对任意节点，可折叠/展开、悬浮高亮、单击/双击、拖动拉拽等，实现信息的灵活查询浏览。

1、多源数据兼容化

针对水利数据多源异构特点，产品能够灵活便捷接入结构化、非结构化、半结构化的水利数据，丰富水利知识样本。

2、知识建模可视化

利用web可视化、图形化技术，通过拖拽编辑，即可灵活完成不同水利业务知识图谱本体的构建，大大提高建模工作效率。

3、任务执行模块化

将知识抽取、知识映射、知识清洗、知识融合等任务模块化，各模块等同于一个插件。通过流水线式的组合配置，有效降低知识图谱的构建难度，缩短开发周期。

4、知识生产精准化

基于海量的水利行业大数据训练水利知识模型，结合规范化的知识清洗和知识融合，使生产的水利知识具有更高的水利专业水准。

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