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农业知识图谱(AgriKG)：助力农业领域信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答及辅助决策

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简介：
简介：农业知识图谱（AgriKG）是一个专门针对农业领域的知识库，旨在提供信息检索、命名实体识别、关系抽取等服务，并支持智能问答和辅助决策。 农业知识图谱（AgriKG）在农业领域用于信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答以及辅助决策。

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  • 农业知识图谱(AgriKG)：助力农业领域信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答及辅助决策
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    简介：农业知识图谱（AgriKG）是一个专门针对农业领域的知识库，旨在提供信息检索、命名实体识别、关系抽取等服务，并支持智能问答和辅助决策。 农业知识图谱（AgriKG）在农业领域用于信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答以及辅助决策。
     
  • 农业知识图谱：在农业领域实现信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取及实体关系查询
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    本项目致力于构建农业知识图谱，涵盖信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取和实体关系查询等功能，助力农业领域的智能化发展。 农业知识图谱包括以下组成部分： - hudong_pedia.csv：已经整理好的农业实体的百科页面结构化文件。 - labels.txt：包含5000多个手工标注的实体类别。 - predict_labels.txt：使用KNN算法预测的15万个实体类别的结果。 - wikidata_relation.csv：包含了predict_labels.txt中实体在Wikidata中的三元组关系数据。 - attributes.csv：部分农业实体的属性信息，这些信息直接从互动百科页面获取。 - static_weather_list.csv、weather_plant.csv和city_weather.csv：分别包含气候类型列表、气候与植物种植的关系以及城市与气候之间的关联。
     
  • AgriKG：农业知识图谱——应用于农业的信息检索、命名实体识别与关系抽取等...
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    AgriKG是一款专为农业领域设计的知识图谱工具，提供信息检索、命名实体识别及关系抽取等功能，旨在提升农业生产效率和智能化水平。 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。相关研究请参考论文《AgriKG: 农业知识图谱及其应用》（发表于DASFAA 2019会议）。 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果，由上海市农业委员会信息中心主持。该课题以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，旨在充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设了上海市级农业农村大数据中心，并促进了信息资源的共建共享与创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院作为主要参与单位，在该项目中致力于实现智慧农业的目标。
     
  • 知识图谱在农业领域的构建.zip
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    本资料探讨了知识图谱技术在现代农业中的应用与构建方法，涵盖数据收集、处理及分析等环节，旨在提升农业生产效率和智能化水平。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它以图形的方式组织并存储了大量的实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在这一框架下，实体作为节点存在，并通过边表示它们之间的各种语义关联，从而形成一个庞大的数据网络。知识图谱的核心价值在于其能够精确且直观地展示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理过程。 例如，在搜索引擎中，使用知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是一系列网页链接。此外，它还支撑了高级的人工智能应用领域的发展，包括但不限于问答系统、推荐引擎和决策支持工具等。 构建一个功能完备的知识图谱通常需要经历多个步骤：数据抽取、知识融合、实体识别以及关系抽取等等。这些过程涉及到自然语言处理技术（如分词与命名实体识别）、机器学习算法及数据库管理等多种关键技术手段的应用。 随着知识图谱不断完善，它有助于从海量信息中挖掘出深层次且有价值的知识点，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。总而言之，知识图谱是一个大规模、多领域和多源异构数据集成的重要工具与基础设施，并对于提高信息检索质量以及促进智能应用的研发具有重要的作用。
     
  • Python在农业知识图谱中的应用：命名实体识别、实体解析与关系抽取的数据挖掘技术
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    本研究探讨了利用Python进行数据挖掘技术于农业知识图谱中，重点包括命名实体识别、实体解析及关系抽取的应用。通过这些技术的实施，旨在提升农业信息处理效率和智能化水平。 农业知识图谱涵盖了农业领域的命名实体识别、实体解析以及关系抽取等方面的数据挖掘技术。
     
  • Agriculture-KBQA：基于知识图谱的农业智能问答系统，不断完善中
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    Agriculture-KBQA是一款致力于农业领域的智能问答系统，通过构建和利用知识图谱技术，提供精准、专业的农业信息咨询服务，持续优化中。 农业-KBQA项目介绍：该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统，旨在从零开始构建一个以农产品为中心的知识图谱，面向用户群体包括农民和普通民众。对于农民而言，该系统能够提供有关某些农产品的种植方式、基本属性、种植成本以及经济效益等信息；而对于普通群众，则可以了解这些农产品在健康方面的功效，并通过展示各种植物之间的关系来推动科普教育。 项目结果展示如下： - 操作说明图谱 - 对话展示 项目的结构包括以下内容： ``` ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │ └── hudongbaike │ └── spiders │ ├── bk.py // 爬取搜索词 │ └── bkc.py // 带入搜索词爬取内容 └── data // 数据存放路径 ├── query_list.csv // 存放搜索词文件 ```
     
  • 中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)
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    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件
     
  • 基于Python的PDF识别、分析及信息抽取以构建知识图谱的信息检索系统-毕业设计
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    本项目旨在开发一个基于Python的系统，用于从PDF文档中自动识别和提取关键信息，进而构建知识图谱，实现高效的信息检索与管理。 本项目基于Python实现PDF文档的识别与分析、信息抽取及知识图谱构建，并结合信息检索技术。该项目具有详细的代码注释，适合编程新手学习理解。经过个人精心制作，在导师指导下获得高度认可。 该毕业设计包含了完整的系统功能和美观界面，操作简单且管理便捷，具备较高的实际应用价值。所有代码均已包含在项目中并经过严格调试确保可以正常运行。此项目非常适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计，并可直接使用与部署。
     
  • 基于知识图谱的农业病虫害信息检索系统（含数据爬虫）.zip
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    本作品开发了一套基于知识图谱技术的农业病虫害信息检索系统，包括高效的数据爬虫模块，旨在为农户提供精准、全面的病虫害防治信息。 图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个迅速发展的领域，它融合了计算机视觉与机器学习算法来自动辨识并分类植物上的各种病虫害问题。以下是该技术的关键步骤及组成部分： 1. **数据收集**：首先需要搜集大量涵盖健康植物和受不同种类病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**：对所采集的图片进行一系列优化处理，以提升后续分析的质量。这些操作可能涉及调整亮度、对比度、去噪以及裁剪等步骤。 3. **特征提取**：从图片中抽取有助于识别特定病虫害的关键视觉信息，如颜色模式、纹理结构及形状轮廓等。 4. **模型训练**：利用机器学习算法（例如支持向量机、随机森林或卷积神经网络）来构建能够根据所提特征准确分类不同类型的病虫害的预测模型。在这一过程中，算法将学会识别各种视觉线索以区分不同的疾病和害虫类型。 5. **验证与测试**：通过独立的数据集评估训练好的模型性能，确保其具有良好的准确性及泛化能力。 6. **部署应用**：把经过充分优化后的模型集成到实际的病虫害检测系统中，这可以是移动应用程序、网站服务或是智能农业设备的一部分。 7. **实时监测功能**：在实践中，该系统能够接收植物图像并迅速提供关于潜在问题的专业分析结果。 8. **持续学习机制**：随着新样本数据不断积累，模型将具备自我改进的能力以应对新兴的病虫害挑战。 9. **用户界面设计**：为了便于操作和理解检测成果，通常会配备一个直观且易于使用的交互式平台来展示诊断信息并给出相应的建议或指导措施。 这项技术的一大优点在于它能够快速而准确地识别出植物上的早期病虫害迹象，并及时推荐有效的应对策略。此外，这也有助于减少化学农药的使用量，从而支持可持续农业的发展。随着研究的进步和技术的应用范围不断扩大，图像识别在病虫害检测中的作用将日益显著。
     
  • ACE 2005 命名实体识别与关系抽取
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    ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。