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基于本体的广域农业信息服务系统关键技术研究

作　者: 王芳
导　师: 滕桂法
学　校: 河北农业大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: 农业本体 SVM 多层分类语义相似度 CRF 品种名称识别问题-答案对
分类号: S126
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着现代信息技术向农业领域渗透速度的加快，我国农业正在经历从传统方式向现代方式的转变。我国是一个农业大国，但农业信息化研究起步相对较晚，对农业信息服务的研究目前还处于发展阶段，各种农业信息服务系统自动化程度不高，实用性不强，尚没有能够自动回答用户问题的农业信息服务系统。我国地域辽阔、农村基层用户解决生产实际问题的能力和水平较低且层次不齐。为有效解决农业信息资源的高效组织和为广大农村用户提供便捷、准确的信息服务，开展广域农业信息服务已成为农业信息服务发展的必然趋势。本文根据我国农村实际发展水平，力图研究一种能够方便地实现知识组织，可自动应答用户提问，提供用户与专家实时、非实时互动，并能自动对知识进行整理、重新组织、更新知识库等功能的农业信息服务系统。全文针对构建该系统的关键技术进行了研究，具有重要的学术意义和实用价值。本文主要研究工作及创新点如下：(1)目前有多种农业问题分类方式，但都不太适合构建大型的复杂的农业信息服务系统。本文提出了基于现代农业产业技术体系的农业问题分类方法，将农业问题知识分成农产品、生产过程和关键技术三层，以适应多领域复杂农业问题的知识组织。采用OWL语言构造了基于现代农业产业技术体系的农业问题分类本体。(2)农业问题类型较多，如何把所提问题归类是提高系统智能性和有效服务能力的关键。本文研究了问题的预处理和数字化表示、特征选择、权重计算以及支持向量机多层分类算法。给出了基于农业问题分类本体的多层次分类方法，经实验，验证了该问题分类方法的有效性。(3)自动应答是农业信息服务系统的重要特征，本文研究了农业问题解答机制，提出了统计相似度和语义相似度相结合的农业问题相似度算法，通过计算问题-答案对之间的整体相似度找出最满意的答案。给出了当系统无法自动解答或给出不满意答案时，自动转交领域专家解答的策略和处理流程。(4)知识库的丰富与否直接影响到系统服务能力，所以知识库的及时更新和增殖十分关键。本文研究了知识库的更新流程，即在系统运行过程中，将不断产生的问题解答过程记录到数据库中，并将其中经过处理的知识转换成知识库中的知识，从而实现信息增殖，并作为将来自动应答及自动分类时使用的知识库。提出了基于CRF的农产品品种名称识别方法，通过自动识别新词实现了对知识库的不断更新。(5)基于上述关键技术，构建了基于本体的广域农业信息服务系统框架，开发了广域农业信息服务实验系统。通过测试验证了技术的有效性。本文结合本体理论和技术系统地研究了为构建具有农业问题自动应答信息服务系统所需要的关键技术，在农业问题分类本体构建、自动应答及知识更新等技术研究方面具有创新性。

基于本体的广域农业信息服务系统关键技术研究

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