随着矿产资源开发的持续推进,地表及近地表资源逐渐枯竭,找矿难度日益增大。传统地质方法在深部找矿中的局限性使得地球物理勘查逐步成为深部矿产勘探的关键手段。然而,地球物理勘查与地质特征之间的关联研究仍显不足,且针对特定成矿类型的地球物理勘查标识体系尚未完善。因此,构建高效且精准的地球物理勘查标识体系显得尤为重要。斑岩型矿床作为铜、钼、金等金属的重要来源,已成为缓解全球资源危机的重要研究对象。在此背景下,本文提出了构建斑岩型矿床地球物理勘查标识体系的研究思路。本文系统梳理了我国斑岩型矿床的相关数据,通过综合分析不同成矿环境下斑岩型矿床的地质与地球物理特征,并结合人工智能和大数据技术,初步构建了斑岩型矿床知识图谱;同时,基于地质因素对所构建的知识图谱进行深入解析,提炼出斑岩型矿床较为普适的地球物理勘查标识;此外,基于BERT-BiLSTM-CRF模型训练了面向文本数据的实体识别模型,该模型能够高效提取文本中的地球物理特征。研究表明,“低电阻率”与“高极化率”、“负磁异常”以及“低重力异常”具有较高的潜力可作为斑岩型矿床地球物理勘查的标识;同时, BERT-BiLSTM-CRF模型的应用显著提升了知识图谱构建的效率与精度。本研究作为围绕斑岩型矿床地球物理勘查标识体系智能化构建的首次尝试,不仅深化了对斑岩成矿系统地质因素的理解,还为矿产勘查提供了科学依据,并推动了资源勘查向智能化与高效化方向发展。研究成果对斑岩型矿床勘查标识体系的智能化构建研究以及其他矿床类型的类似探索均具有重要的参考价值。