亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        面向農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力查詢的農(nóng)業(yè)智能問答系統(tǒng)

        2022-11-18 08:17:54張彩麗吳賽賽
        園藝與種苗 2022年10期
        關(guān)鍵詞:土壤肥力安徽省農(nóng)作物

        張彩麗,吳賽賽,李 瑋,王 慧

        (1.安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所,安徽合肥 230031;2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所,北京 100081;3.安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所,安徽合肥 230031;4.安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院土壤肥料研究所,安徽合肥 230031)

        隨著經(jīng)濟(jì)的快速蓬勃發(fā)展,全球環(huán)境污染越來越嚴(yán)重。其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)引起的土壤污染是面源污染的主要方面,特別在施肥過量時(shí)沒有被農(nóng)作物吸收的營(yíng)養(yǎng)元素是引發(fā)水體水質(zhì)惡化的重要因素;另外,肥料用量不當(dāng)還會(huì)影響農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量以及土壤的理化性質(zhì),既對(duì)農(nóng)民造成財(cái)產(chǎn)損失,也對(duì)糧食安全造成威脅[1-5]。因此,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,科學(xué)施肥、測(cè)土配方施肥都是重要的關(guān)注點(diǎn)??焖?、準(zhǔn)確了解種植區(qū)土壤肥力狀況,精準(zhǔn)把握不同農(nóng)作物的施肥管理措施勢(shì)在必行。

        在人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代,知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用產(chǎn)生了眾多交叉學(xué)科,基于知識(shí)圖譜的智能問答系統(tǒng)研究也乘勢(shì)而起。知識(shí)圖譜是基于圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)格式,非常便于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的存儲(chǔ)及搜索,它強(qiáng)大的語義表達(dá)能力可以產(chǎn)生眾多知識(shí)服務(wù)應(yīng)用,智能問答系統(tǒng)是其中重要的一個(gè)分支[6-7]。在農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力領(lǐng)域,如果引入專業(yè)的基于農(nóng)業(yè)知識(shí)圖譜的智能問答系統(tǒng),高效精準(zhǔn)地為農(nóng)業(yè)種植戶、生態(tài)農(nóng)業(yè)中心提供土壤肥力信息與科學(xué)施肥管理方法,這對(duì)于國(guó)家農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        為此,該研究從構(gòu)建農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力領(lǐng)域本體入手,通過挖掘安徽省常見農(nóng)作物的科學(xué)施肥管理措施及行政區(qū)內(nèi)土壤肥力指標(biāo)數(shù)據(jù)存入Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)[8-11],并采用模式匹配方法構(gòu)建問答系統(tǒng)問句類型、關(guān)鍵詞和規(guī)則,從而實(shí)現(xiàn)安徽省農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力查詢知識(shí)問答系統(tǒng)的構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)。

        1 農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜構(gòu)建

        1.1 本體及類層次

        該研究根據(jù)構(gòu)建農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜的目的和使用范圍,根據(jù)領(lǐng)域?qū)<医ㄗh,采用人工構(gòu)建的方法,使用Protégé本體庫(kù)構(gòu)建工具構(gòu)建安徽省農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力領(lǐng)域本體,其類層次如圖1所示。

        圖1 領(lǐng)域本體類層次

        安徽省農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力領(lǐng)域本體共包括3層,其中最高父類為概念(Concepts),其子類包括地區(qū)(Districts)、土壤肥力(Soil fertility)、施肥管理(Fertilization)、常見農(nóng)作物(Crops)4個(gè)類。其中,地區(qū)類又包括省(Province)、市(City)、縣/區(qū)(County)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道(Town)4個(gè)子類;土壤肥力類包括pH、有機(jī)質(zhì)(SOM)、全氮(TN)、全磷(TP)、全鉀(TK)、有效氮(AN)、有效磷(AP)、粘粒(Clay)、粉粒(Powder)、砂粒(Sand)10個(gè)子類;施肥管理類包括氮肥(Nitrogen fertilizer)、磷肥(Phosphate fertilizer)、鉀肥(Potassium)3個(gè)子類;常見農(nóng)作物類包括小麥(Wheat)、水稻(Rice)、玉米(Corn)、油菜(Rape)、馬鈴薯(Potato)、棉花(Cotton)、花生(Peanut)、大豆(Soybean)8個(gè)子類。

        1.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)層構(gòu)建

        農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜構(gòu)建的數(shù)據(jù)層構(gòu)建包括3個(gè)方面,其一為從國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心平臺(tái)獲取的安徽省1∶400萬土壤全氮、全磷、全鉀、pH、有效磷、有效氮、有機(jī)質(zhì)、粘粒、砂粒、粉粒分布圖(全國(guó)第二次土壤普查數(shù)據(jù))經(jīng)反距離加權(quán)插值法得到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);其二和其三分別是測(cè)土配方查詢系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、安徽省土壤肥力相關(guān)主題與安徽省常見農(nóng)作物施肥管理政策相關(guān)主題期刊文獻(xiàn)。后兩者的數(shù)據(jù)獲取通過深度學(xué)習(xí)模型ERNIE-BiLSTM-CRF、PCNN-Attention分別進(jìn)行實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取。

        1.3 知識(shí)存儲(chǔ)及可視化展示

        目前常用的知識(shí)圖譜存儲(chǔ)方法包括3類:基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)方案、面向RDF的三元組數(shù)據(jù)庫(kù)和原生圖數(shù)據(jù)庫(kù)[12]。該研究采用第三類中最流行的圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j存儲(chǔ)抽取到數(shù)據(jù)源中的所有實(shí)體、關(guān)系、屬性三元組。

        農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜使用Neo4j的Cypher語言實(shí)現(xiàn)實(shí)體、關(guān)系及屬性的導(dǎo)入、存儲(chǔ)、查詢、增刪和可視化等操作。圖2展示了農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜的其中一部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系。

        圖2 農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜

        2 基于農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)

        安徽省農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力農(nóng)業(yè)智能問答系統(tǒng)的主要功能是可以查詢安徽省省級(jí)、市級(jí)、縣/區(qū)級(jí)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道級(jí)4級(jí)行政區(qū)內(nèi)的8種常見農(nóng)作物(小麥、水稻、玉米、油菜、馬鈴薯、棉花、花生、大豆)的科學(xué)施肥管理措施,以及相應(yīng)地區(qū)土壤肥力指標(biāo)(pH、有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、有效氮、有效磷、粘粒、粉粒、砂粒)的最大值、最小值和平均值?;谥R(shí)圖譜的智能問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要包括前端設(shè)計(jì)、后端設(shè)計(jì)及問答實(shí)現(xiàn)。

        2.1 問答系統(tǒng)前端與后端設(shè)計(jì)及問答功能實(shí)現(xiàn)

        問答系統(tǒng)前端設(shè)計(jì)采用JSON語言,采用Vue3交互框架,Element-Plus布局框架,vite編譯框架。后端設(shè)計(jì)采用go語言,Gin web框架,與gorm數(shù)據(jù)庫(kù)框架。

        問答過程采用模式匹配方式。模式匹配是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中字符串的一種基本操作,用于從一條字符串中尋找與另一條子串相同的所有子串。在農(nóng)作物科學(xué)施肥管理問答方面,問句類型設(shè)計(jì)為:安徽省某地+(可選)某種常見農(nóng)作物+keyword。例如,懷寧縣的水稻施肥建議。在土壤肥力指標(biāo)查詢方面,問句類型設(shè)計(jì)為:安徽省某地+(可選)某種肥力指標(biāo)+keyword。例如,懷寧縣的pH肥力指標(biāo)。其中,農(nóng)作物科學(xué)施肥管理問答方面keyword選擇施肥管理、施肥、肥料、施肥建議、施肥管理建議、施肥政策、施肥管理政策、肥料建議等。在土壤肥力指標(biāo)查詢方面,keyword選擇了指標(biāo)、土壤肥力、肥力、土壤理化指標(biāo)、理化指標(biāo)、土壤指標(biāo)、肥力指標(biāo)、土壤理化性質(zhì)等。

        2.2 問答功能實(shí)現(xiàn)

        農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力智能問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后,多次對(duì)該系統(tǒng)的問答功能與系統(tǒng)部署進(jìn)行了測(cè)試。使用者輸入問句時(shí),詢問的關(guān)鍵詞會(huì)被檢索,系統(tǒng)會(huì)圍繞該詞作出回答[13-15]。

        問答系統(tǒng)在安徽省省級(jí)、市級(jí)、縣/區(qū)級(jí)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道級(jí)4級(jí)行政區(qū)內(nèi)均可以回答8種常見農(nóng)作物的科學(xué)施肥管理方法,具體見圖3;同樣地,在4級(jí)行政區(qū)上也可以查詢安徽省土壤肥力十大指標(biāo)的最大值、最小值和平均值。

        圖3 智能問答系統(tǒng)中農(nóng)作物科學(xué)施肥管理問答

        2.3 問答系統(tǒng)性能分析

        該研究選用準(zhǔn)確率(P)、召回率(R)及F1值作為性能指標(biāo),公式如下:

        式中,P1為問答系統(tǒng)返回正確答案的數(shù)量,R1為問答系統(tǒng)返回答案總數(shù),T為正確答案的數(shù)量。

        試驗(yàn)通過人工標(biāo)注土壤肥力相關(guān)數(shù)據(jù)1 151條,隨機(jī)打亂后選取總數(shù)的20%作為該問答系統(tǒng)的測(cè)試數(shù)據(jù),并將問題輸入農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力問答系統(tǒng)中,得出結(jié)果以統(tǒng)計(jì)其中的P值和R值。

        試驗(yàn)結(jié)果表明,基于ERNIE-BiLSTM-CRF的實(shí)體識(shí)別模型在土壤肥力語料庫(kù)上準(zhǔn)確率P值達(dá)到92.85%、召回率R值達(dá)到92.00%、F1值達(dá)到92.59%。這說明該研究構(gòu)建的農(nóng)作物科學(xué)施肥管理與土壤肥力問答系統(tǒng)可以為使用者提供有效的問答體驗(yàn)。

        3 結(jié)論與討論

        目前,隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,顛覆了以往的知識(shí)服務(wù)方式,以這些信息技術(shù)為基礎(chǔ)的信息服務(wù)具有交互更靈活、響應(yīng)更快速、內(nèi)容更豐富、服務(wù)更智能等特點(diǎn),一方面給人們帶來更多便利,另一方面也節(jié)省了大量人力成本。而在農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域,很多基礎(chǔ)工作有待探索和深入,該研究即嘗試用最有生命力的基于知識(shí)圖譜的方法建立智能問答系統(tǒng),初步取得了理想結(jié)果,為踐行智慧農(nóng)業(yè)服務(wù)邁開了重要一步,具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

        后續(xù)研究工作中,需要解決包括構(gòu)建智能問答系統(tǒng)及知識(shí)圖譜在內(nèi)的數(shù)據(jù)來源分散、結(jié)構(gòu)不一致、標(biāo)注語料質(zhì)量參差不齊,以及僅依靠相關(guān)深度學(xué)習(xí)模型不能覆蓋所有知識(shí)等問題。同時(shí)也考慮加強(qiáng)問答系統(tǒng)對(duì)自然語言問題多樣性的處理能力,支持自然語言提問,支持對(duì)更多形式問題的回答。將該研究構(gòu)建的智能問答系統(tǒng)擴(kuò)展到更多、更廣泛的農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中去,也需要在技術(shù)上不斷嘗試,使問答系統(tǒng)更加智能,用戶使用更加便捷,為我國(guó)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

        致謝:

        感謝國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)-國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn)提供數(shù)據(jù)支撐。

        猜你喜歡
        土壤肥力安徽省農(nóng)作物
        土壤污染與農(nóng)作物
        軍事文摘(2024年6期)2024-02-29 10:01:50
        高溫干旱持續(xù) 農(nóng)作物亟須“防護(hù)傘”
        俄發(fā)現(xiàn)保護(hù)農(nóng)作物新方法
        夏季農(nóng)作物如何防熱害
        成長(zhǎng)相冊(cè)
        安徽省家庭教育促進(jìn)條例
        家教世界(2021年7期)2021-03-23 08:49:18
        安徽省家庭教育促進(jìn)條例
        家教世界(2021年5期)2021-03-11 12:08:54
        安徽省家庭教育促進(jìn)條例
        家教世界(2021年2期)2021-03-03 09:27:00
        拉薩市土壤肥力變化趨勢(shì)與改良策略
        安吉白茶園土壤肥力現(xiàn)狀分析
        茶葉(2014年4期)2014-02-27 07:05:15
        成人免费视频在线观看| 人妻少妇中文字幕在线观看| 日本高清视频wwww色| 亚洲精品国产福利一二区| 精品人伦一区二区三区蜜桃麻豆 | 日本少妇比比中文字幕| 美女主播福利一区二区| 人妻少妇不满足中文字幕| 人妻无码中文人妻有码| 日韩最新av一区二区| 熟女肥臀白浆一区二区| 久久久精品一区aaa片| 午夜片无码区在线| 手机av男人天堂免费网址| 精品女同一区二区三区| 亚洲国产精品综合久久网各| 久久久久久人妻精品一区百度网盘| 亚洲免费人成网站在线观看| av熟妇一区二区三区| 无码人妻精品一区二区在线视频| 国产97色在线 | 免| 麻豆三级视频网站在线观看| 老妇高潮潮喷到猛进猛出| 国产自偷亚洲精品页65页| yy111111少妇影院| 国产女同舌吻1区2区| 亚洲色爱免费观看视频| AV成人午夜无码一区二区| 在线观看国产自拍视频| 亚洲av无码电影在线播放| 蜜臀av免费一区二区三区| 老熟妇高潮av一区二区三区啪啪| 亚洲麻豆视频免费观看| 国产一区二区在线视频 | 激情 人妻 制服 丝袜| 午夜无码无遮挡在线视频| 精品视频一区二区三区日本| 成人区人妻精品一区二区不卡网站| 亚洲阿v天堂网2021| 精品麻豆一区二区三区乱码| 国产精品国三级国产av|