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| 內容簡介： |
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本书详细介绍了地质大数据挖掘的方法及实现过程。全书分为8章，介绍了绪论、机器学习与深度学习、数据清洗与预处理、地质命名实体识别算法及实现、地质实体关系智能抽取算法及实现、地质报告表格检测与内容识别算法及实现、地质图中图例与字符自动识别算法及实现、栅格地质图自动分割算法及实现等内容。
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| 關於作者： |
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邱芹军，工学博士、特任副研究员/博士后，新加坡南洋理工大学访问学者（2023），China Geology/地质通报青年编委，国际数字地球学会中国国家委员会虚拟地理环境专业委员会委员、中国地理信息产业协会自然资源信息工作委员会，湖北省测绘行业协会技术标准与知识产权工作委员会副秘书长，高校GIS新锐（2022）。主要从事地质大数据挖掘、地学知识图谱嵌入表示与推理、智能空间认知与推理等研究。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 地质科学研究范式1
1.2 地质科学大数据的内涵3
1.3 地质科学大数据挖掘的基本任务4
1.3.1 面向多源、多类型文本的挖掘8
1.3.2 面向多类型复杂地质图件的挖掘9
1.3.3 面向图文数一体化的知识挖掘10
1.4 常用的数据挖掘工具与软件10
1.4.1 Python10
1.4.2 其他常用的数据挖掘建模工具14
1.4.3 常用的中文分词工具16
1.4.4 数据标注平台17
参考文献23
第2章 机器学习与深度学习26
2.1 机器学习发展史26
2.2 机器学习的分类26
2.3 典型的机器学习算法32
2.3.1 支持向量机32
2.3.2 决策树34
2.3.3 人工神经网络35
2.4 典型的深度学习算法36
2.4.1 现代卷积神经网络36
2.4.2 现代循环神经网络38
2.4.3 大语言模型39
2.5 Python算法的实现40
2.5.1 基于支持向量机的地质命名实体识别40
2.5.2 基于决策树的地质命名实体识别42
2.5.3 基于人工神经网络的地质命名实体识别43
2.5.4 基于现代卷积神经网络的地质命名实体识别44
2.5.5 基于现代循环神经网络的地质命名实体识别48
2.5.6 基于迁移学习的地质命名实体识别51
2.5.7 基于大语言模型的地质命名实体识别52
参考文献54
第3章 数据清洗与预处理56
3.1 数据清洗56
3.2 地质文本数据预处理59
3.3 地质图像数据预处理62
3.3.1 几何校正62
3.3.2 去噪64
3.3.3 主图区域的定位67
3.3.4 膨胀与腐蚀处理67
3.4 地质数据增强方法68
3.4.1 面向文本数据的增强方法68
3.4.2 面向图件数据的增强方法72
3.5 数据标注76
3.6 数据一致性检验78
3.7 Python主要的数据预处理函数79
参考文献80
第4章 地质命名实体识别算法及实现81
4.1 相关分析81
4.2 典型算法82
4.2.1 基于ALBERT-BiLSTM-CRF模型的地质命名实体识别82
4.2.2 基于BERT-BiGRU-Attention-CRF模型的地质命名实体识别86
4.3 Python算法实现89
4.4 面向地质报告的命名实体识别应用案例91
4.4.1 ALBERT框架下基于多特征融合的工程地质命名实体识别91
4.4.2 顾及文本上下文信息的矿产资源地质命名实体识别95
参考文献98
第5章 地质实体关系智能抽取算法及实现100
5.1 相关分析100
5.2 实体关系抽取101
5.2.1 实体关系抽取的研究现状101
5.2.2 实体关系抽取的典型算法103
5.2.3 实体关系抽取工具115
5.3 Python算法实现124
5.3.1 BERT-BiGRU-CRF模型124
5.3.2 TPLinker模型125
5.3.3 GPLinker模型127
5.3.4 CasRel模型129
5.4 应用案例131
5.4.1 面向地质报告的实体关系抽取131
5.4.2 面向地质灾害的实体关系抽取134
参考文献139
第6章 地质报告表格检测与内容识别算法及实现144
6.1 相关分析144
6.2 典型算法145
6.2.1 基于Mask RCNN的目标检测模型145
6.2.2 基于Attention-Mask RCNN的表格解析模型147
6.3 Python算法实现148
6.3.1 Mask RCNN模型构建148
6.3.2 表格内容识别153
6.3.3 表格结构解析154
6.4 应用案例156
参考文献164
第7章 地质图中图例与字符自动识别算法及实现168
7.1 相关分析168
7.2 典型算法169
7.2.1 地质图自动理解分析169
7.2.2 基于DT-SE-ResNet50模型的地质图例识别170
7.2.3 基于CRNN模型的地质图字符识别171
7.3 Python算法实现172
7.3.1 基于DT-SE-ResNet50模型的地质图例识别算法实现172
7.3.2 基于CRNN模型的地质字符识别算法实现174
7.4 应用案例175
参考文献181
第8章 栅格地质图自动分割算法及实现184
8.1 相关分析184
8.2 典型算法185
8.2.1 基于BP神经网络的彩色地质图面-线-点要素信息智能提取185
8.2.2 基于UNet模型与Felz聚类算法的彩色地质图分割186
8.3 Python算法实现192
8.4 应用案例195
参考文献198
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