【摘 要】
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现如今,我国作为世界上最大的苹果生产国和消费国,其种植区域广、覆盖种类多,苹果病虫害的发生是直接影响苹果产量和品质的关键因素。由于种植模式的变化和种植区域的不断扩展,导致苹果病虫害种类逐渐增多,病虫害的威胁逐渐上升。从业者在遇到苹果病虫害问题时,如何快速准确地获取苹果病虫害相关知识并解答问题成为主要任务。然而利用问答系统对这些自然语言问题进行认识和分析,可得到最直观的回答。知识图谱的产生与发展为智
【基金项目】
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陕西省重点研发计划:基于物联网的苹果大数据智能服务关键技术研究与应用（编号:2019ZDLNY07-06-01）；
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现如今,我国作为世界上最大的苹果生产国和消费国,其种植区域广、覆盖种类多,苹果病虫害的发生是直接影响苹果产量和品质的关键因素。由于种植模式的变化和种植区域的不断扩展,导致苹果病虫害种类逐渐增多,病虫害的威胁逐渐上升。从业者在遇到苹果病虫害问题时,如何快速准确地获取苹果病虫害相关知识并解答问题成为主要任务。然而利用问答系统对这些自然语言问题进行认识和分析,可得到最直观的回答。知识图谱的产生与发展为智能化问答系统的高品质知识库奠定了坚实的基础,促进了其在各行各业的广泛运用。基于此,本研究以苹果病虫害知识图谱为基础,融合深度学习技术在苹果病虫害自然语言领域的应用,设计并开发了一种智能化的苹果病虫害问答系统。主要进行的工作及成果如下:（1）苹果病虫害知识图谱的构建研究。本文的知识图谱构建基于自顶向下的设计理念,由模式层构建、数据采集、数据层构建和知识存储四个阶段组成。模式层构建根据领域数据不同特征抽象形成苹果病虫害知识本体和关系概念层。数据采集则利用书籍文本资料得到非结构化数据,利用Scrapy爬虫技术得到半结构化数据。数据层通过BIOES标注法使用Bi LSTM-CRF模型对非结构化的文本数据提取实体,建立苹果病虫害三元组。最后使用Load CSV的方法将三元组形式存入Neo4j库中完成知识存储。通过试验调整模型的训练参数指标,苹果病虫害实体识别使用Bi LSTM-CRF模型的F1值为85.97%,与传统的HMM模型和CRF模型相比,分别增加了10.64%和8.85%。（2）问答系统算法设计研究。在苹果病虫害知识图谱建立之上,使用基于Word2Vec词向量模型构造文本向量集,通过Text CNN模型进行问句意图的分类,再使用AhoCorasick算法和Bi LSTM+CRF的形式对问句实体进行提取,将意图和问句实体组合为问句三元组,最后使用Cypher构建查询语句对问句三元组检索答案。对实体类、实体关系类、实体属性类问句分别进行试验评估,其F1平均值为85.08%。（3）基于苹果病虫害知识图谱的问答系统搭建研究。本系统采用MVC模式并结合Flask、D3可视化等技术,针对知识图谱问答模块、关系检索模块、可视化模块完成前后端的构建与交互。实现了对用户苹果病虫害领域中危害症状、危害部位、防治方法、治疗药剂等方面的解答及可视化。
其他文献
在我国苹果种植业的悠久历史中,病虫害问题一直以来都被视作限制苹果产业发展的最常见因素。当苹果种植过程中遭遇病虫害侵袭时,多数苹果种植从业人员由于专业知识的匮乏,无法对病虫害做到对症下药,可能会贻误防治病虫害的最佳时机,使情况更加恶化。因此,从苹果病虫害领域专业文献资料之中抽取有效的防治信息帮助苹果种植从业人员来更好的解决病虫害问题具有重要的现实意义。其中,命名实体识别作为信息抽取任务中最为基础的关
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