小麦品种知识图谱构建与可视化研究

摘要：

为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑.

关键词：小麦、品种、知识图谱、NLP、Neo4j

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.1;TP182;G270

资助基金：国家重点研发计划;河南省科技创新杰出人才;河南省现代农业产业技术体系

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：286-292