基于本体的马铃薯产业链知识图谱构建.pdf
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1、2023 年6 月June 2023第 47 卷第 3 期Vol.47,No.3热 带 农 业 工 程TROPICAL AGRICULTURAL ENCINEERING基于本体的马铃薯产业链知识图谱构建王巧珍杨婉霞赵赛王梦瑶(甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州 730070)摘要结合基于本体的知识图谱构建方法及深度学习技术,采用预训练语言模型实现非结构化数据的实体识别,利用弱监督和神经网络设计了实体和关系抽取模型,抽取知识融合后构建了马铃薯全产业链知识图谱库。结果表明,本文设计的基于BIO标注方法和BERT-BiLSTM-CRF训练模型取得了较好效果,为马铃薯产业提供了有效组织、可视化表达。关键
2、词本体;马铃薯产业链;知识图谱构建中图分类号S532The Construction of Knowledge Map of Potato Industry Chain Based on OntologyWANG QiaozhenYANG WanxiaZHAO SaiWANG Mengyao(Mechanical and Electrical Engineering College,Gansu Agricultural University,Lanzhou,Gansu 730070)AbstractCombining ontology-based knowledge map construct
3、ion methods with in-depth learningtechnologies,this paper uses the pre-training language model to achieve the entity recognition forunstructured data.It utilizes weak supervision and neural networks to design an extractible model for theentities and relationship,and constructs the knowledge atlas da
4、tabase of the entire potato industry chain byfusing the extracted knowledge.The results illustrate that the design based on BIO annotation methods andBERT-BiL STM-CRF training model in this paper has achieved better results,providing effectiveorganization and visual expression for the potato industr
5、y.Keywordsontology;potato industry chain;knowledge graph construction知识图谱是把知识以图的形式进行有效组织的一种方法,强调知识之间的关联性和推理性。构建马铃薯产业知识图谱可解决因数据多源异构造成信息的杂散所带来的问题1。挖掘马铃薯产业大数据,有利于实现马铃薯产业收益最大化。1知识图谱研究现状随着大数据技术向农业生产领域渗透,已有学者构建了农作物病虫害预防知识图谱,主要用于搭建智慧农场,服务于农业知识系统2;朱虹3分析了知识管理和知识应用现状,通过引入知识图谱,实现了知识管理的可视化展示,对知识图谱的应用起到了较好的作用;以海
6、量的碎片化的农业领域数据为基础,郭晨亮等4构建了智慧农业发展知识图谱,推动了农业领域的发展。国外的一些学者则提出了虫害关键词提取算法,使知识图谱在农业领域得到广泛使用;Lagos-Ortiz K等5提出了一个基于本体论的可可、水稻、大豆和甘蔗等病虫害防治决策支持系统。由此可见,对于知识图谱的研究和应用已经成为农业领域知识挖掘的主流,为充分挖掘和利用马铃薯产业大数据的价值,本文利用深度学习技术构建知识抽取模型,将大量蕴涵在非结构化数据中的马铃薯产业知识抽取,构建可视化的知识图谱库,辅助生产决策者快速掌握马铃薯产业各环节的知识及相互关联,为马铃薯产业的智慧化发展提供知识基础。基金项目:甘肃马铃薯全
7、产业链知识图谱构建方法与应用研究(No.2021QB-033).收稿日期:2022-08-12;编辑部邮箱:;责任编辑:汪全伟。作者简介:王巧珍(1996)女,甘肃静宁人,在读硕士研究生,主要研究方向为知识图谱构建。通讯作者:杨婉霞。-14王巧珍等基于本体的马铃薯产业链知识图谱构建2马铃薯产业链知识图谱构建2.1马铃薯产业知识图谱构建方式知识图谱的构建分为自顶向下和自底向上2种模式。自顶向下是先进行顶层设计形成模式层,再对本体概念和本体关系进行划分,最后将分类好的实体加入到现有的知识库,形成初步知识图谱。自底向上主要是抽取半结构化、非结构化数据源中实体、关系以及属性,加入到已有的知识库中形成数
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