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导读：
语言应急服务系统致力于通过增强信息处理效率与整合多源知识资源，提升突发事件中语言沟通、本地化翻译、舆情监测及辅助决策的能力。本研究提出一种基于知识图谱的系统构建方法，采用基础设施层、知识层和应用层的三层架构设计。首先，利用“实体–关系–实体”三元组形式对海量语言应急相关知识进行结构化存储，实现知识图谱的系统化建设。其次，围绕实际服务需求，提炼出动态知识构建、智能语言处理与多语言映射三大核心能力，推动语言应急服务向智能化发展。随后，设计并实现了四类典型应急场景的应用模式，全面响应紧急情况下的语言服务诉求。实验结果表明，该系统显著提高了应急响应效率，有效降低了资源浪费与灾害损失。研究成果为提升语言应急服务能力与保障应急响应可靠性提供了可行路径。
系统框架
基于知识图谱的语言应急服务系统由三个层次构成：基础设施层、知识层以及应用层（如图1所示）。其中，知识层是整个系统的中枢，承担着数据组织、语义关联与知识推理的关键功能。
知识图谱层的实现包括两个主要部分：一是知识图谱本身的设计与建模；二是构建面向外部访问的知识应用接口（如图2所示）。这些接口作为中间桥梁，向上支持各类上层应用，向下连接底层数据资源，提供知识查询、语义检索、格式转换与共享调用等功能，满足不同用户与开发者的多样化需求。
核心能力与任务执行机制
语言应急服务的核心在于应对突发公共事件时的任务落地能力。知识图谱在其中的作用贯穿于任务生成到执行的全过程。该过程主要包括以下步骤：第一，明确突发事件在事前、事中、事后各阶段的目标，并界定语言服务的具体方向，如跨语言沟通协调、公众情绪安抚、灾情监测预警以及应急决策支持等；第二，依托系统所具备的三项关键能力——动态构建能力、智能语言处理能力和多语言映射能力，支撑复杂情境下的语言服务需求；第三，在上述能力基础上完成具体应急任务的部署与实施。
案例研究与数据构建
为验证系统可行性，研究团队于2024年9月10日至2025年11月10日期间，使用Web Scraper工具协作采集了来自中央及地方政府网站的突发事件与自然灾害相关文本数据，并进行了清洗与结构化处理。依据第4.1节所述流程完成知识图谱构建，原始语料的数据结构如图4所示。截至论文发表时，数据集共包含79,981条记录，涵盖4,590个实体节点与13,372种关系边。数据类型详见表1，整体知识图谱可视化效果见图3。
语言应急预案库的技术建设涉及多个技术层面与实施环节（见图5），涵盖从数据采集、知识抽取、图谱构建到服务封装的完整链条。
该系统不仅可用于日常语言服务支持，还能在危机管理中发挥重要作用。以自然灾害为例，救援工作具有高度时间敏感性与任务密集性。决策者可通过知识图谱快速检索“自然灾害”“气象灾害”“地质灾害”等相关领域的应急信息（见图7），据此科学划定救灾区域、判断最佳救援时机，并制定受灾群众转移与安置方案，从而高效完成应急管理任务。语言应急决策支持不仅是预案体系的重要组成部分，也在风险识别与责任分担方面展现出重要价值。
此外，语言应急服务体系还需配套专业人才支撑。本文将语言应急人才划分为多种类型（见表2），并设计了一个智能人才检索平台。该平台能够根据任务需求自动匹配最合适的人才资源，解决以往人才调用过程中“无路径可循”“匹配效率低”的难题。
对比分析
从图9可以看出，在所有测试场景中，基于知识图谱的方法综合评分均优于传统方法。在多数指标和应用场景下，知识图谱方法（以虚线表示）的表现持续领先于传统方法（实线表示）。尤其在准确率这一关键指标上，两者差距尤为明显。特别是在语言应急知识库构建场景中，知识图谱方法的得分远超传统方式，充分证明了本研究所提系统的有效性与先进性。
结论
本研究的主要贡献体现在三个方面：其一，引入知识图谱技术用于语言应急服务系统建设，显著提升了知识的组织与利用效率；其二，提出由基础层、知识层和应用层组成的三层系统架构，为系统化开发提供了清晰框架；其三，完成了系统原型构建并通过实际案例验证了其运行效能。
尽管如此，领域专用知识图谱的构建仍面临诸多挑战。虽然本研究通过一系列探索性实验评估了系统的可行性，但由于真实突发事件样本有限，尚无法覆盖所有潜在应用场景，未来需进一步拓展测试范围与应用深度。
基金项目：
上海市哲学社会科学规划课题，基于知识图谱的面向突发公共事件的语言应急服务研究，项目编号：2022ETQ004。
京公网安备 11010802022788号
