土壤肥力与农作物科学施肥管理融合知识图谱构建与可视化
为促进人工智能各项技术在农业生产中发挥作用,探索土壤肥力领域知识的组织、应用,采用人工构建的方法,以安徽省为例,使用Protégé本体库构建工具构建土壤肥力领域本体,再将土壤肥力相关的结构化、半结构化和非结构化数据通过纠错等操作后采取反距离加权插值,基于ERNIE-BiLSTM-CRF与PCNN-Attention深度学习模型实现命名实体识别和关系抽取任务,其后把得到的三元组数据保存至图数据库Neo4j中,成功构建土壤肥力可视化知识图谱.该研究可在本体构建、实体关系抽取模型以及知识图谱的可视化方面为其他农业知识图谱的构建提供参考.
土壤肥力、本体构建、实体关系抽取、深度学习、知识图谱
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TP391;S146(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家重点研发计划;安徽省农业科学院定向委托类项目
2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
80-86
