【摘 要】
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针对作物病虫害领域存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,利用知识图谱以结构化的形式描述实体间复杂关系的优势,该研究提出了一种基于深度学
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所,江西省农业科学院农业经济与信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(31671588),国家社科基金青年项目(20CTQ019),江西现代农业科研协同创新专项(JXXTCX201801-03),中国农业科学院农业信息研究所创新工程项目(CAAS-ASTIP-2016-AII)
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针对作物病虫害领域存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,利用知识图谱以结构化的形式描述实体间复杂关系的优势,该研究提出了一种基于深度学习的作物病虫害知识图谱构建方法。该方法在领域本体的基础上,以一种与领域语料相适应的新标注模式实现实体和关系的联合抽取。将实体和关系抽取任务转化为序列标注问题,对实体和关系进行同步标注,有效提高标注效率;为了解决重叠关系抽取问题,直接对三元组建模而不是分别对实体和关系建模,通过标签匹配和映射即可获得三元组数据。利用来自转换器的双向编码器表征量(Bi
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