送审稿

专家1

1）引言部分，文献[4]-[5]引用格式存在问题，需修改
2）文献综述部分建议扩充，如针对性知识图谱和大语言模型在台风等自然灾害上的研究及应用，以及文中用到的Bert等自然语言技术。
3）文中部分图片后存在空格不一致问题（如图5后有空格，图4后无空格），请按期刊格式要求统一调整，确保所有图片标注后格式一致
4）图4中的”[CLS]”和”[SEP]”是什么意思，文中没有相关说明
5）文章2.2部分，对图3的解释不清晰，可以进一步展开分析
6）文章2.3部分，公式1）与2）之间疑似存在冗余，需要删除
7）图6中，“结果与实际不符”是指第二步判断不符的样本吗？图中左下角部分也存在两个不符点，没有用对应符号标出，语义不明
8）文章2.4部分，仅展示了台风案例类知识图谱可视化，为什么应急预案类知识图谱没有示例展示？
9）文章第3节，提到“基准方法”，但对该方法没有详细描述，建议写清该方法的具体试试过程，以及与其他方法的差异。
10）英文摘要部分，需要提升语言质量，加入量化数据

专家2

本文提出一种融合大语言模型的知识图谱构建方法，利用历史台风灾害数据和应急预案构建知识图谱，辅助台风场景下电网的应急决策。研究结果具有重要现实意义，不过仍有一下问题需要修改：
1. 文章语言可适当精简。例如，原文“基于中国气象局上海台风研究所数据[3-4]，本文整理了近些年台风及以上强度登陆中国的热带气旋数量，如图1所示。从图中可知1993年至2024年间......”表述稍显冗长，可改为“根据中国气象局上海台风研究所数据[3-4]，近些年台风及以上强度登陆中国的热带气旋数量如图1所示，1993年至2024年间......”。其他类似表述也建议进行同样的精简。
2. 图片细节有待优化。如图2中黄色框图的三角形部分，字体偏小，建议适当放大以提升可读性。
3. 文章里的符号有的采用半角符号，有的采用全角，建议统一。
4. 第3页下半部分略空，可以优化排版。
5. 表1及其上方文字存在格式不一致问题。正文中为“示例（Example）”（中文在前，英文在后），而表中则为“Example (示例)”（英文在前，中文在后），可考虑统一格式。
6. 英文摘要部分使用了“large language models (LLMs)”，但第2页引言部分则为“Large Language Model, LLM”。建议核对并统一中英文表述与缩写格

专家3

作者基于BERT-BiLSTM深度学习模型和大语言模型，利用历史台风灾害数据和应急预案构建知识图谱，构建电网台风场景下的应急知识图谱，对台风场景下电网的应急决策具有重要的技术支撑作用。论文研究具有创新性。建议进行以下修改后发表：（1）论文题目建议修改为“融合大语言模型的电网台风场景应急知识图谱构建方法”（2）引言中关于我国台风灾害的讨论建议进一步精炼，电网在台风场景中各种类型故障以及由于应急策略不当导致的损失有待进一步深入讨论，以进一步阐述本文研究的意义和必要性。（3）关于BERT-BiLSTM深度学习模型，ECO-STAR模板等作者所建知识图谱用到的关键技术和方法，应在引言部分加以深入讨论。（4）文中提到“模型相比传统方法，准确率提升了10.11%”类似的数据结论，需要进一步的数据支撑。