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为实现水稻施肥知识图谱自动化构建,为后续构建水稻施肥决策系统提供基础,定义了水稻施肥体系数据结构并制作水稻施肥数据集,结合水稻施肥数据特点,添加单位标注器,并改进CASREL解码加入隐藏层,提出了基于RoBERTa-wwm编码+改进CASREL解码的信息抽取模型,同时针对编码与解码环节进行试验对比。结果表明,基于该模型的F1值达到91.86%,与对比模型相比有较为显著的提升。基于改进RoBERTa-wwm-CASREL的信息抽取模型能有效提高水稻施肥信息抽取效果,为水稻施肥知识图谱构建以及施肥决策系统提供基础。 相似文献
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基于知识图谱与案例推理的水稻精准施肥推荐模型 总被引：2，自引：2，他引：0
目前水稻种植户的施肥行为存在一定的盲目性,会造成肥料浪费和环境污染等问题,对此该研究提出了一种基于知识图谱和案例推理的水稻精准施肥推荐模型,包括推荐定性的施肥方案和定量的施肥量两个阶段。首先,使用PairRE模型获取图谱中全部实体和关系的低维向量表示,并在此基础上依据待种植的水稻品种进行知识推理以得到定性的施肥方案;然后,结合实体向量检索出k个相似案例,通过k个案例进行组合预测,得出具体施肥量数值。由中国知网获取166个环境指标数值明确、施肥过程记录完整的水稻施肥事件用于模型的验证,结果表明,与测试事件的实际施肥方案相违背的部分仅占比10.76%;对于氮肥施用总量、磷肥施用总量、钾肥施用总量和氮肥基叶肥与穗肥运筹比例的预测精度分别达到了92.85%、82.61%、79.17%和90.92%。该施肥推荐模型能够输出详细的施肥方案和精确的施肥量,算法过程可解释性较强,可为水稻精准施肥推荐系统的设计提供支撑。 相似文献
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