This study takes Chinese literature collected from database such as China National Knowledge Infrastructure (CNKI) between 2000 and 2025 as samples. Using CiteSpace,it systematically review the evolutionary trajectory and cuttingedge trends of heritage language research among Chinese diasporas in domestic Chinese academia. A comprehensive analysis is conducted from the dimension of publication volume,academic collaboration networks, keyword co-occurrence clusters,and keyword bursts.Results show that Chinese heritage language research has evolved through three stages: theoretical introduction, empirical expansion, and focused refinement. A “single-core radiation” structure centered on Jinan University and three major author clusters have emerged, forming a fourdimensional framework: theoretical foundation, family language planning, regional practice, and cultural identity. Research frontiers are shifting from conceptual definition to inheritance effectiveness and mechanisms, increasingly integrated with international Chinese language education.The field is transitioning from quantitative expansion to quality improvement and from academic exploration to strategic application. This study identifies gaps and future directions, providing empirical evidence and theoretical support for optimizing collaboration networks, promoting heritage language transmission among overseas Chinese communities, and strengthening disciplinary construction. It also offers insights for building a global Chinese language ecosystem.

최근 BIM은 단순 3차원 모델링을 넘어 표준화된 속성 데이터의 품질 확보와 체계적 관리가 핵심 요구로 부각되고 있으며, 온톨로 지 및 지식그래프 기반의 데이터 관리･추론 방식이 주목받고 있다. 그러나 지식그래프 기반 BIM 데이터는 부재 간 구조 관계 분석, 설 계 검토, 물량･속성 정보 조회 등 실무 의사결정을 지원할 수 있으나, SPARQL･Cypher와 같은 그래프 질의어를 직접 작성해야 한다 는 점에서 실무 적용에 제약으로 작용한다. 이를 위해 본 연구에서는 사용자가 자연어 질문을 기반으로 그래프 질의를 자동 생성할 수 있는 GraphRAG 기반 질의 자동 생성 프레임워크를 제안하였다. 먼저 CSV 기반 속성/관계 테이블에 규칙을 적용해 노드･관계를 생 성하고 그래프 데이터베이스에 적재하는 CSV-to-LPG 파이프라인을 구현하여, LPG 지식그래프 구축 절차를 자동화하였다. 이후 Few-shot Learning 기반 프롬프트 설계를 통해 사용자의 자연어 질문을 Cypher 쿼리로 자동 변환하는 자동 질의 생성 모듈을 구현하 였다. 전체 프레임워크는 Graph-ACQ 시스템으로 개발하여 라멘교 BIM 데이터를 기반으로 적용하였다. 검증 결과 LPG 스키마 유효 성과 Cypher 자동 생성, Cypher 질의 수작업 과정에서 정확도 모두 100%를 달성하였고, 질의 생성 시간은 평균 7.1초에 처리되었다. GraphRAG 기반 질의 생성 방식은 부재 간 공간･구조 관계를 명시적으로 활용하므로, 설계･검토 과정에서 요구되는 연결 관계 분석, 구조 구성 파악, 물량･속성 정보 조회 등 관계 기반 질의를 자연어로 수행할 수 있다. 또한 Few-shot Learning 기반 접근을 적용하여 교 량 뿐만 아니라 다양한 공종 내에서도 질의 생성을 가능하게 함으로써, 프로젝트의 확장성을 확보 가능하다.

为破解应急管理能力评价领域研究碎片化、分散化难题，明晰其知识结构与发展规 律，本文以2002—2025年中国知网（CNKI）351篇中文文献及Web of Science（WOS）76篇 英文文献为研究样本，运用CiteSpace工具开展知识图谱分析。研究表明，文献产出层 面，中国发文量呈阶段性爆发增长（2023年达峰值41篇），核心作者以吴浩（24篇）、武 潭（20篇）为代表，但学术合作网络整体分散；国际发文量规模较小，却形成关联更紧密 的关键词共现网络（密度0.0226，高于国内0.0099）。研究热点上，中国构建“理论-体 系-方法-多场景”成熟研究网络，聚焦安全生产、化工园区等细分场景，及熵权法、云模 型等多元量化方法创新；国际侧重评价模型构建、应急疏散场景研究，以层次分析法（AH P）等经典方法应用为核心。未来该领域将向智能化技术深度融合、场景精准拓展、多主 体协同治理升级方向演进。本文为领域研究方向优化与应急管理能力评价政策制定提供数据支撑，助力应急管理体系现代化建设