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基于知识图谱的农业智能问答系统研究1

基于知识图谱的农业智能问答系统研究

摘要

本研究旨在构建一个基于知识图谱的农业智能问答系统，以解决当前农业领域信

息碎片化、专业知识获取困难等问题。通过系统化梳理农业领域的专业知识体系，构建

结构化的农业知识图谱，并结合自然语言处理技术，实现智能化的农业问题解答服务。

研究采用多源异构数据融合技术，整合农业科研文献、政策法规、市场信息等多维度数

据，形成覆盖全产业链的农业知识库。系统设计采用微服务架构，确保高并发场景下的

稳定性和可扩展性。预期成果包括一个包含百万级实体和千万级关系的农业知识图谱，

以及准确率达到85%以上的智能问答服务。本研究的实施将显著提升农业知识传播效

率，为农业生产者、科研人员和政策制定者提供精准的知识服务，助力农业数字化转型

和智慧农业发展。

引言与背景

研究背景与意义

农业作为国民经济的基础产业，其现代化水平直接关系到国家粮食安全和乡村振

兴战略的实施。随着信息技术的快速发展，农业领域积累了海量的专业知识，包括种植

技术、病虫害防治、市场信息、政策法规等。然而，这些知识往往分散在不同的数据源

中，缺乏系统化的组织和高效的检索方式。传统的有哪些信誉好的足球投注网站引擎虽然能提供大量相关信息，

但需要用户自行筛选和整合，难以满足专业用户的精准需求。知识图谱作为一种结构化

的知识表示方法，能够有效解决信息碎片化问题，为构建智能问答系统提供基础支撑。

国内外研究现状

国际上，美国农业部(USDA)已建立了较为完善的农业知识服务体系，其农业研究

服务局(ARS)开发了多个专业数据库和检索系统。欧盟的CAP(CommonAgricultural

Policy)信息平台也整合了多语种的农业知识资源。在学术研究方面，IBM的Watson

系统在农业领域的应用探索为智能问答提供了技术参考。国内方面，中国农业科学院开

发了农业专业知识服务系统，部分农业院校也开展了相关研究，但整体上仍存在知识覆

盖不全、智能化程度不高等问题。根据《中国农业信息化发展报告(2022)》显示，我国

农业知识服务的数字化率仅为38%，远低于发达国家水平。

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研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一个覆盖全面、结构合理、服务智能的农业知识图谱及问

答系统。具体包括：1)建立农业领域的本体模型，规范知识表示；2)实现多源异构数

据的自动化抽取与融合；3)构建百万级规模的农业知识图谱；4)开发基于深度学习的

智能问答引擎；5)设计用户友好的交互界面。研究内容涵盖知识获取、知识表示、知识

推理和应用服务四个层面，形成完整的技术链条。

研究方法与创新点

研究采用理论分析与实证研究相结合的方法，综合运用自然语言处理、机器学习、

图数据库等技术。创新点主要体现在：1)提出农业领域特有的本体构建方法，解决专业

知识建模难题；2)设计跨模态的知识抽取框架，支持文本、图像等多源数据；3)开发

基于图神经网络的推理算法，提升问答准确性；4)构建动态更新机制，保持知识图谱的

时效性。这些创新将显著提升农业知识服务的智能化水平。

论文结构安排

本报告共分为14个章节，系统阐述基于知识图谱的农业智能问答系统的理论、技

术、实施和评估。第13章介绍研究背景和总体框架；第46章分析政策环境和理论基

础；第79章详细说明技术方案和实施路径；第1012章讨论经济性、风险和保障措施；

第1314章总结研究成果并展望未来方向。各章节层层递进，形成完整的研究体系。

政策与行业环境分析

国家农业信息化政策导向

国家高度重视农业信息化建设，《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》明确提

出要”加快构建农业农村知识服务体系”。2022年中央一号文件强调”推进智慧农业发展，

建立健全农业农村大数据体系”。农业农村部发布的《数字农业农村发展规划

年)》将农业知识服务列为重点工程，要求”整合各类农业科技资源，构建全国统一的农

业科技知识服务平台”。这些政策为本研究提供了明确的指导方向和强有力的政策支持。

智慧农业发展现状

我国智慧农业已进入快速发展阶段。根据《中国智慧农业发展报告(2023)》，全国

已建设200多个数字农