【摘 要】
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随着农业现代化进程的推进,基于农业领域的知识服务体系成为农业信息化研究的热点问题。传统的信息获取方式以搜索引擎为主,搜索引擎返回大量网页链接,答案高度分散并且呈现多源异构的特点,无法迅速且准确地为农业相关工作者提供知识服务,用户体验感差。领域知识图谱的发展为特定领域内的知识问答提供了高质量的知识库基础。本文基于构建的农业知识图谱,对农业知识问答系统进行研究。主要研究内容如下:（1）构建农业领域知识
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随着农业现代化进程的推进,基于农业领域的知识服务体系成为农业信息化研究的热点问题。传统的信息获取方式以搜索引擎为主,搜索引擎返回大量网页链接,答案高度分散并且呈现多源异构的特点,无法迅速且准确地为农业相关工作者提供知识服务,用户体验感差。领域知识图谱的发展为特定领域内的知识问答提供了高质量的知识库基础。本文基于构建的农业知识图谱,对农业知识问答系统进行研究。主要研究内容如下:（1）构建农业领域知识图谱。本文首先使用Scrapy框架进行web农业文本数据的爬取,实现了农业领域数据的规模化采集。随后根据处理后数据的特征对知识图谱进行存储方案设计。最后利用Cypher语句将结构化的实体数据存入Neo4j知识图谱中,构建了数据质量高、覆盖面广、层次分明的农业领域知识图谱。（2）研究基于知识图谱的问答算法。基于已构建的知识图谱将本文的问答算法划分为命名实体识别和问句分类两个子任务。在实体关系类查询任务中,提出一种联合多特征的PBERT-BiLSTM-CRF模型对农业实体进行识别。集合农业文字的特殊性,添加字本身和部首偏旁的自定义联合多特征进行实验,最后与其他模型通过实验对比,结果表明,本文联合多特征的PBERT-BiLSTM-CRF模型在命名实体识别任务中有更好的效果。针对用户输入的症状类问题,本文使用了基于BiSLTM的自注意力分类模型。此模型给嵌入带来了一种简单的方式,可以看到句子的哪些特定部分被编码到嵌入中。通过与其他神经网络模型使用处理后的同一数据进行分类实验,结果表明,本文的问句分类模型能对用户的农业症状类问题进行准确的分类。问句分类扩大了问答系统的作用范围,提高了本文基于知识图谱的农业问答系统的价值。（3）设计并实现了基于知识图谱的i农-知识问答系统。通过系统需求分析、系统设计和系统测试,当用户输入农业领域病虫害以及农药相关的自然语言问题时,能够准确地给出相应的文本答案并且实现了知识图谱相应实体关系的可视化。
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