Page 239 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 王继民，等： 意外爆炸毁伤知识图谱研究 第 5 期

于序列标注，难以应对重叠和嵌套事件。相较 表 10 不同数据下事件分类精确率比较
于 BERT-QA，RoBERTa-GPLinker 的精确率 P 和 Table 10 Comparison of the precision of event type
召回率 R 提升了 7.2% 和 4.7%，原因在于其采用 classification under different datasets
动态全词掩码策略，更好地捕捉了上下文语义。 P/%
模型 无嵌套和 完全嵌套和
与 DMCNN 相比，RoBERTa-GPLinker 的精确率 混合数据
重叠事件 重叠事件
P 和召回率 R 分别提升了约 8.1% 和 3.2%。
BERT-BiLSTM-CRF 71.4 82.2 64.7
为了分析重叠事件和嵌套事件对模型性能
BiLSTM-CRF 52.1 68.3 43.2
的影响，将验证集中的文本划分成无嵌套和重叠事
DMCNN 66.5 78.6 60.5
件、完全嵌套和重叠事件以及混合数据。采用不
RoBERTa-GPLinker 69.2 81.0 66.8
同模型进行事件类型检测。表 10 为不同数据下，
各模型的事件分类精确率 P。从表 10 可以看出，加入嵌套和重叠事件的文本后，各模型的事件分类精确率
P 有所下降。在完全是嵌套和重叠事件的文本中，RoBERTa-GPLinker 比 DMCNN 精确率 P 提高了 6.3%。

3 基于知识图谱的意外爆炸溯源应用

3.1 爆炸源类型分析
爆炸溯源是指通过收集、整合和分析多种信息，推理爆炸发生的机制、爆炸源类型等信息的工作。
本文利用爆炸事件现场的物证、痕迹、残余物等进行采集、分析和鉴定，初步推断可能涉及的爆炸源类
型。经过专家知识分析，将常见的意外爆炸事故的爆源物资类型归类为如表 11 所示的 11 类。

表 11 爆源类型和说明
Table 11 Type and description of explosion source
编号 爆源类型 说明

A 石油、煤油、汽油、酒精或其他液体易燃易爆品 无毒无异味
B 天然气、煤气、酒精蒸汽、混合气体等气体爆炸 无毒无异味
C 烷、苯、油漆等液态石化产品 有毒有异味
D 烷、苯、烯类固态化工产品 有毒有异味
E 烷、苯、烯类气态化工产品 有毒有异味
F 炸药、火药、烟火药、推进剂等 含C、H、硝基固态材料
G 金属粉尘 铝、镁、硅等
H 其他粉尘 面粉、木屑等
I 压力容器 物理爆炸
J 静电、雷电、电火花等 物理爆炸
K 其他爆炸源 占比极少、不常见

3.2 基于相似查询和贝叶斯分类的爆炸溯源
基于相似查询和贝叶斯分类的爆炸溯源流程如图 6 所示，主要包括如下步骤：
（1）置信度优化的图谱向量化表示。使用基于置信度优化的 CompGCN [18] （composition-based multi-
relational graph convolutional networks）训练意外爆炸毁伤知识图谱，将意外爆炸知识图谱进行向量化表
示，得到事件的向量，这也是所有下游应用的基础。同时，还要将所有爆炸案例的毁伤现象的主要特征
按照表 12 的等级进行离散化。
（2）爆炸特征向量化表示。在步骤（1）的基础上将待溯源的爆炸案例描述向量化。
（3）相似爆炸案例检索。利用余弦相似度查找相似案例，得到相似案例集合。
（4）使用贝叶斯分类器 [19] 进行分类。对于相似案例集合中每一场历史上发生的爆炸案例，将其爆炸

051444-10