本申请提供一种基于知识图谱的农业咨询系统、方法、设备和介质，该系统包括：农业知识图谱构建模块，用于根据预设的农业语料库构建农业知识图谱；问句识别模块，用于识别问句中的主体信息，并根据所述主体信息链接所述农业知识图谱中的实体，得到候选实体列表；意图理解模块，用于根据所述候选实体列表确定用户意图；答案生成模块，用于根据所述用户意图生成所述问句对应的答案。本申请可充分理由已有的农业知识数据进行问答咨询，提高农业知识获取效率，保证答案相应的准确性。
1、农业信息化正从传统的数字化、网络化向智能化、智慧化的高端方向发展，全球农业发展进入智慧农业发展新阶段。为提升中国农业国际竞争优势，必须加大技术攻关，集成农学知识与模型、深度学习等方法，研发动植物识别、诊断、模拟与调控的专有模型和算法，实现农业生产全要素、全过程的数字化、智能化诊断和生产指导。
2、农作物病虫害有效防治、水肥精准灌溉、最佳采摘时间预测及产量预估等关键环节，离不开农业生产管理服务中各类数据与知识，这些数据和知识通常保存在农业技术资料库中，其中一部分是现有公开的农业技术，具体内容包括农作物品种介绍、栽培技术、种植技术、病虫害防治技术、采摘技术、农业种植、养殖管理技术、设备设施管理技术等；另一部分主要包括农作物生命周期模型、生长过程信息、种子使用信息、化肥农药使用信息、作业信息、人员信息等内容，如何有效利用这些农业知识和数据以提高农业生产效率成为目前亟需解决的问题。
>5、问句识别模块，用于识别问句中的主体信息，并根据所述主体信息链接所述农业知识图谱中的实体，得到候选实体列表；6、意图理解模块，用于根据所述候选实体列表确定用户意图；
7、答案生成模块，用于根据所述用户意图生成所述问句对应的答案。
8、在本申请一实施例中，所述农业知识图谱构建模块包括：
9、命名实体识别单元，用于对所述农业语料库进行实体识别，得到实体、关系和属性三元组；
10、关系分类单元，用于根据预设的实体间语义关系类型对所述命名实体单元获取的关系进行分类，得到分类语义关系，以基于所述三元组和所述分类语义关系生成所述农业知识图谱。
11、在本申请一实施例中，所述农业知识图谱构建模块还包括：
12、实体合并单元，用于将所述农业知识图谱中多个相似度达到预设阈值的实体进行合并，以修正所述农业知识图谱。
13、在本申请一实施例中，所述问句识别模块包括：
14、第一问句主体识别器，用于根据预设的字符字典进行实体匹配，使得得到的实体满足所述字符字典中实体长度约束；
15、第二问句主体识别器，用于根据预设的命名实体库进行正则匹配，得到得到实体以及对应的权重，以基于所述实体以及对应的权重确定实体类型；
16、第三问句主体识别器，用于根据预设的机器学习模型和深度学习模型对问句进行实体识别，得到问句中的实体；
17、第一候选实体召回单元，用于根据所述第一问句主体识别器、所述第二问句主体识别器以及所述第三问句主体识别器得到的主体信息从所述农业知识图谱中获取多个相似度达到预设阈值的候选实体，并基于相似度对所述候选实体进行排序
18、实体链接单元，用于根据所述候选实体的排序结果选出排序在前的多个候选实体作为链接的实体节点，以将所述主体信息中的实体与所述实体节点进行链接。
19、在本申请一实施例中，所述意图理解模块包括：
20、第一意图理解器，用于根据预设的规则模板对所述主体信息以及链接的实体节点进行意图识别，其中所述规则模板是基于对农业用户意图出现频次超过预设阈值的例句进行统计得到的；
21、第二意图理解器，用于基于统计机器学习进行文本分类，以确定所述主体信息以及链接的实体节点对应的用户意图类别；
22、第三意图理解器，用于基于预训练的神经网络模型进行文本分类，以确定所述主体信息以及链接的实体节点对应的用户意图类别。
23、在本申请一实施例中，所述答案生成模块包括：
24、答案查询单元，用于根据所述第一意图理解器、所述第二意图理解器以及所述第三意图理解器确定的问句对应的意图类别生成查询语句，以基于所述查询语句从预设答案库中获取答案信息；
25、候选答案获取单元，用于在所述意图理解模块无法识别到预定义的意图类别时，根据所述候选实体从所述农业知识图谱中提取候选子图，以基于所述候选路径确定多个候选答案，从所述候选答案中选出与所述问句语义相似度达到预设阈值的答案作为最终答案。
26、本申请还提供一种基于知识图谱的农业咨询方法，包括：
27、根据预设的农业语料库构建农业知识图谱；
28、识别问句中的主体信息，并根据所述主体信息链接所述农业知识图谱中的实体，得到候选实体列表；
29、根据所述候选实体列表确定用户意图；
30、根据所述用户意图生成所述问句对应的答案。
31、在本申请一实施例中，根据所述用户意图生成所述问句对应的答案包括：
32、若所述用户意图隶属于预定义的意图类别，则根据对应的意图类别生成查询语句，以基于所述查询语句从预设答案库中获取答案信息；
33、若所述用户意图不隶属于预定义的意图类别，则根据所述候选实体列表中的候选实体从所述农业知识图谱中提取候选子图，以基于所述候选路径确定多个候选答案，从所述候选答案中选出与所述问句语义相似度达到预设阈值的答案作为最终答案。
34、本申请还提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于知识图谱的农业咨询方法的步骤。
35、本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于知识图谱的农业咨询方法的步骤。
36、如上所述，本专利技术一种基于知识图谱的农业咨询系统、方法、设备和介质，具有以下有益效果。
37、本申请通过农业知识图谱构建模块将保存在农业语料库中的各类农业知识以知识图谱的形式进行表示，以便于基于问句中的主体信息从知识图谱中获取候选实体，进而基于候选实体进行意图识别，确定问句意图，进而基于问句意图获取答案响应，可满足针对各类农业相关问题输出准确可靠的答案，满足不同的用户需求；通过自动交互问答的方式获取农业知识，操作便捷，可增强用户使用体验。
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【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述农业知识图谱构建模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述农业知识图谱构建模块还包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述问句识别模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述意图理解模块包括：
6.根据权利要求5所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述答案生成模块包括：
7.一种基于知识图谱的农业咨询方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于知识图谱的农业咨询方法，其特征在于，根据所述用户意图生成所述问句对应的答案包括：
9.一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求7或8中所述的基于知识图谱的农业咨询方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7或8中所述的基于知识图谱的农业咨询方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述农业知识图谱构建模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述农业知识图谱构建模块还包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述问句识别模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述意图理解模块包括：
6.根据权利要求5所述的基于知识图谱的农业咨询系统，其特征在于，所述答案生成模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈志毅，刘宝巨，赵明明，马坤，
申请(专利权)人：中冶赛迪工程技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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