【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与农业信息化，特别是涉及一种农业标准知识图谱动态生成方法及系统。
技术介绍
1、农业标准化是保障农产品质量安全、促进农业可持续发展的核心基础。随着农业信息化发展，知识图谱技术因其强大的语义关联能力，已成为组织农业标准知识的关键工具。
2、现有技术中，知识图谱构建主要依赖传统自然语言处理方法，在农业标准领域面临三重瓶颈：首先，在实体识别层面，农业标准文档包含大量复合型数值实体（如"温度≥25℃"、"2%硫酸铜溶液"），传统ner模型难以精准识别嵌套结构和数值关联特征，导致实体抽取完整度不足；其次，在多模态融合方面，现有跨模态匹配方法（如基于语义计算的图像标注）忽视农业领域特有的术语体系和分类层级，造成图像与文本实体关联错误率居高不下；最后，在领域适配性上，农业标准中专业术语的复杂层级关系超出通用知识图谱的处理能力，导致图谱的检索深度和应用价值受限。这些问题严重制约了农业标准知识的智能化应用——实体识别偏差直接影响生产指导的准确性，跨模...
【技术保护点】
1.农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤S1中，所述农业标准文本包括土壤肥力评估标准、种植业技术规程、病虫害灾情评估规范。
3.根据权利要求1所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤S3中，所述应用BiLSTM-CRF改进模型精准识别农业标准文本中的数值化实体具体为：
4.根据权利要求3所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤S301中，所述重要要素包括数值、单位、运算符。
5.根据权利要求3所述的农业标准...
【技术特征摘要】
1.农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤s1中，所述农业标准文本包括土壤肥力评估标准、种植业技术规程、病虫害灾情评估规范。
3.根据权利要求1所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤s3中，所述应用bilstm-crf改进模型精准识别农业标准文本中的数值化实体具体为：
4.根据权利要求3所述的农业标准知识图谱动态生成方法，其特征在于：步骤s301中，所述重要要素包括数值、单位、运算符。
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：王剑，王丹，屠媛媛，冯建中，薛原，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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