【摘 要】
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知识图谱由大量相互连接的实体和它们的属性构成,2012年由谷歌公司用于提高其搜索引擎的精确度,之后被用于文本语义理解、问答和对话等应用。农业知识图谱是实现农业知识问答和对话的基础,对提供准确、高效的农业信息服务具有十分重要的意义。《中国农业科学叙词表》（简称农表）含有农业领域几乎所有的词条以及它们之间用、代、属、分、参等关系,可以快速构建农业知识图谱的框架和雏形。然而,基于农表的农业知识图谱缺乏农
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知识图谱由大量相互连接的实体和它们的属性构成,2012年由谷歌公司用于提高其搜索引擎的精确度,之后被用于文本语义理解、问答和对话等应用。农业知识图谱是实现农业知识问答和对话的基础,对提供准确、高效的农业信息服务具有十分重要的意义。《中国农业科学叙词表》（简称农表）含有农业领域几乎所有的词条以及它们之间用、代、属、分、参等关系,可以快速构建农业知识图谱的框架和雏形。然而,基于农表的农业知识图谱缺乏农作物、病虫害及防治方法等实体属性及之间的关系,这样的知识图谱还十分的不完整。向基于农表的农业知识图谱添加农作物、病虫害等实体的属性以及它们之间的三元组关系是构建农业知识图谱一项紧迫的任务,具有十分重要的意义。论文针对从大量无结构文本中自动抽取农作物、病虫害等实体之间三元组关系的问题,构建模型训练数据集,设计实体表示特征向量,开发实体关系抽取模型。具体研究工作如下:1.构建了农作物病虫害关系抽取模型训练数据集。通过Scrapy爬虫以病害和虫害叙词为关键字在百度百科进行文本爬取。搭建Doccano文本标注平台对文本中农作物、虫害、病害三类实体进行标注形成实体关系数据集。对数据集进行数据增强和加入负例样本后,现包含农作物病虫害关系抽取数据2530条。其中病害关系数据764条、虫害数据关系1165条、实体间未存在关系数据601条,涉及农作物实体384种、病害实体555种、虫害实体242种。2.提出了农作物、病害和虫害实体的Word2Vec向量表示方法。提取了数据集中实体对基于词向量的文本表示类特征、文本词性等实体类特征和文本相似度特征。使用支持向量机模型对三类特征进行训练发现,使用Word2Vec对实体进行向量化表示效果最好,其F1值比同类文本表示特征TD-IDF高了16.28%。3.提出了基于支持向量机的实体关系分类模型。定义支持向量机的关系分类模型,通过与三种常用的分类模型K最近邻、决策树、逻辑回归对数据集进行训练对比发现:在农作物病虫害关系抽取任务中,支持向量机模型的表现最佳,四项模型评估指标均远高于其他三种模型,其F1值达到了96.73%。
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