【摘 要】
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我国病虫害年平均发生面积在4.60~5.08亿hm~2,对各类农作物的生产产生巨大影响。因此,掌握病虫害防控知识,实现科学防控,对作物的产量和品质形成具有重要影响,为解决知识传播中的低效失真和手段落后问题,需要构建精准、高效、快捷的病虫害防治问答系统。本研究在收集农作物病虫害数据基础上,结合知识本体构建农作物病虫害知识图谱,利用自然语言处理技术,将病虫害知识的问题理解任务转化为问句模板分类任务,采
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我国病虫害年平均发生面积在4.60~5.08亿hm~2,对各类农作物的生产产生巨大影响。因此,掌握病虫害防控知识,实现科学防控,对作物的产量和品质形成具有重要影响,为解决知识传播中的低效失真和手段落后问题,需要构建精准、高效、快捷的病虫害防治问答系统。本研究在收集农作物病虫害数据基础上,结合知识本体构建农作物病虫害知识图谱,利用自然语言处理技术,将病虫害知识的问题理解任务转化为问句模板分类任务,采用多种机器学习自然语言处理模型,实现病虫害问题分类,最后集成病虫害问答模型,实现病虫害问答系统。主要研究结果与结论如下:1.农作物病虫害知识图谱的构建。根据农作物病虫害专业知识特点,采用自顶向下的构建模式,结合农作物病虫害知识结构,设计了5层病虫害知识本体,确定了病虫害知识的领域和范围。依据病虫害知识特征,构建实体、关系和属性三元组知识框架,实现了麦类、玉米、水稻、棉麻、油料、糖、烟等12类作物,1065种病虫害知识图谱,包括农作物病虫害实体6594个,关系7044条,三元组6994个;设计出11类问题模板,构造了155916条、132类自然语言问句。2.基于自然语言处理的问答模型构建。基于农作物病虫害知识图谱,利用Han LP中文自然语言处理工具,进行农作物病虫害命名实体识别,形成了1114个农作物病虫害词典;利用自然语言处理技术,设计了基于朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier,NBC)、基于转换器的双向编码表征量(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)和文本卷积神经网络(Text Convolutional Neural Network,Text CNN)农作物病虫害问答模型并测试,结果表明,NBC、BERT和BERT+Text CNN模型准确率分别达到96.8%、93.0%和99.6%,其中NBC最为稳定,精确率、召回率和F1值都在95%以上,最优模型为BERT+Text CNN,精确率、召回率和F1值都在99.5%以上,说明基于机器学习实现问题分类,利用知识图谱实现农作物病虫害知识匹配是可行的。3.农作物病虫害问答系统设计与实现。基于病虫害知识图谱,结合构建的农作物病虫害问答模型,利用Web Service和Flask框架技术,设计了三层农作物病虫害问答系统架构,构建了基于知识图谱的农作物病虫害问答系统,实现了农作物知识图谱、问答模型和问答服务的集成,结合命名实体识别技术,实现了农作物病虫害知识的精准推荐。
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