“互聯網+農業(yè)”憑借大數據、人工智能等前沿技術推動農業(yè)生產、病害防治及銷售等方面的發(fā)展取得了重要成果�！爸腔坜r業(yè)”已成為科技輔助農業(yè)的重要舉措,不僅輔助農業(yè)增產、農業(yè)病害防治,且借用智能信息化來提升農業(yè)生產效率和水平。枸杞產業(yè)鏈作為寧夏地區(qū)特色產業(yè),隨著枸杞的種植規(guī)模提升、品種創(chuàng)新、銷售方式轉變等因素影響,必將推動枸杞種植、病害防治、專家咨詢及銷售的智能化平臺的大力發(fā)展。知識圖譜從早期Google用來增強搜索引擎效果的信息表示形式,逐漸發(fā)展成為一種新型的知識管理與知識創(chuàng)造技術,是提升語義檢索、智能問答等智能化應用的重要基礎。通過調研和分析,本文首先對枸杞病蟲害非結構化文本數據進行預處理,抽取枸杞病蟲害知識存入Neo4j數據庫中作為數據層,為枸杞知識可視化檢索和智能問答做數據基礎。其次,知識抽取是構建知識圖譜過程中最基礎和關鍵的步驟,本文依據寧夏本地的枸杞病蟲害數據的特點確定實體分類,針對病蟲害領域提出了一種考慮實體邊界劃分問題的標注規(guī)則,并利用該規(guī)則對病害名稱、癥狀、農藥品進行實體標注。另外考慮到病蟲害實體邊界模糊的特點,本文分析與設計了基于ALBERT模型的病蟲害實體識別模型,使用A... 

【文章來源】：寧夏大學寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１研究框架圖??

程上，Ｃｏｂｏ等［８］對數據進行采集與檢索，經過數據清洗與處理達到數據標??準化從而構建知識圖譜，并進行可視化展示：楊思洛等［９］認為知識圖譜的構建過程可由數據獲娶??實體與關系的構建、數據標準化和知識圖譜可視化４部分構成：Ｂｏｍｅｉ？等Ｍ認為知識圖譜構建由??數據獲娶實體關系概念定義、方法選擇、知識融合以及知識圖譜可視化５部分構成。雖然這些??過程都各有差異，但都存在著共同點，即知識抽娶知識融合、知識處理。因此本文將知識圖譜??的構建過程分為知識抽娶知識融合、知識處理三個主要部分，如圖２－１所示。知識圖譜中知識??抽取主要是指抽取文本中的實體信息、關系信息、屬性信息來構成〈實體－關系－實體〉、〈實體－關??系－屬性〉等三元組信息；知識融合中的實體對齊則針對同一實體的表示方式不同來進行匹配，實??體消歧則針對同一實體在不同上下文表達語義不同來進行區(qū)分：知識推理則是以現有的知識圖譜??通過各種方法去推理獲取潛在的知識。??Ｉ?１?．?Ｉ?１?Ｉ?１??Ｉ?（?｜?取?Ｉ?｜?Ｉ??結構化娜Ｖ－Ｉ?ｉ—ｉ￣ｆ數據整合ｉ丨丨娜壤示??ＩＩ?ｊ］?１?？?１?＊?＾???＾１??Ｉ?ｉ?１?丨?Ｉ?丨?丨?ｃ—＾??Ｉ?ｒｒ?Ｎ?｜?ｉ?Ｉ?｜?，丄?＇?Ｉ?＾??Ｉ?＾＾?｜?ｊ?［實咖取?ｊ?Ｊ?｜?＾?〕｜?｜?＾?）?Ｉ?圖諳??３?鏈艦挪）Ｉ?１?ｒ?＾?ｉ?｜?ｖ?Ｊ?Ｉ?｜?Ｕ?ｖ．?Ｊ??｜?ＵＪ?ｉ￣＾?ｌ絲臟ＪＩ」ｉ?丄?ｉ?ｉ?丄?ｉ??Ｉ?（?ｖ?Ｉ???，?｜?［＂實體消歧?１￣Ｉ?ｌ—ｌ?［ｉＲｆｉＳｔｅ］?Ｉ??織４?Ｉ?［?？議］｜?Ｉ

將數據轉換為結構化形式。非結構化數據主??要以文本文檔為主，通常采用基于規(guī)則或神經網絡的方法從中抽取實體、關系、屬性等信息。本??文針對枸杞病蟲害非結構化文本數據進行抽取，對命名實體識別方法進行了研宂。??命名實體識別（Ｎａｍｅｄ?Ｅｎｔｉｔｙ?Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＮＥＲ）作為知識圖譜構建過程中重要的基礎工作，主??要任務是識別出文本中的人名、地名等表示命名實體的部分并加以歸類Ｍ。主要以基于規(guī)則和詞??典的方法、基于統計機器學習的方法以及基于神經網絡的方法為主。命名實體識別流程圖如圖２－２??所示：??＿?＿?ｍｍｍ?＿＿?＿??｜７?－Ｔ?ｌ?ｈ?，ｌ?｜Ｔ?，ｌ??Ｉ?雜驗?｜?｜?基？ｗ?｜?｜?？ｔｉ＾?｜??，雜?＇?Ｉ，?，ｌ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??＇?＾?ｉ?觸?ｉ?ｉ?１?ｉ?ｉｉ?ｎ?ｒ??總構化抹—？！?］?｜?＾基于習｜?＾?召酵?｜?？?睹果??＼?Ｉ?ｉｉ?ＩＩ?｜?Ｕ?Ｌ??數據標注?｜?Ｊ墓于神經網結Ｊ?Ｊ?Ｆ１？??圖２－２命名實體識別流程??基于規(guī)則和詞典的方法：基于規(guī)則的方法以人工構建規(guī)則模板，通過關鍵字詞、標點符號等??字符串匹配為主。國外最早研宄了英文命名實體識別的方法，Ｒａｕ：１５］采用了規(guī)則的方法首次識別??了公司名稱，但中文命名實體的詞性特征較英文有很大不同，因此中文實體識別的難度較英文大。??張小衡Ｍ等基于采用規(guī)則的方法對高校等中文機構名稱進行了實驗研究。這類方法大多依賴于知??識庫和詞典的建立，但知識庫與詞典系統建設周期長，可移植性較差。??基于統計機器學習的方法：基相較于基于規(guī)則的方法，基于統計機器學習的方法不依賴于知??


本文編號：3070134