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申请/专利权人：四川省计算机研究院
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的农作物病虫害问题意图识别方法及系统，所述识别方法包括：步骤1、收集农作物病虫害数据，构建病虫害知识图谱；步骤2、从农户咨询问题语料库中构建病虫害问句，形成一定比例的训练集和测试集；步骤3、构建神经网络识别模型，对农户咨询问题意图进行识别和应答。本发明构建基于病虫害的知识图谱，为病虫害知识问答系统的答句精准匹配与生成提供服务；采用BERT+TextCNN卷积神经网模型，通过对农户咨询问题数据进行处理、建模及训练、计算，实现农作物病虫害问题意图识别；使用Log‑Softmax作为激活函数，在数字稳定性、计算效率和梯度计算等方面具有更好的鲁棒、稳定性。
主权项：1.一种基于知识图谱的农作物病虫害问题意图识别方法，其特征在于：所述识别方法包括：步骤1、收集农作物病虫害数据，构建病虫害知识图谱；步骤2、从农户咨询问题语料库中构建病虫害问句，形成一定比例的训练集和测试集；步骤3、构建神经网络识别模型，对农户咨询问题意图进行识别和应答；具体包括以下内容：步骤31、将训练集和测试集数据输入到BERT模型进行训练，并将其输出的特征向量作为TextCNN神经模型中卷积层的输入；步骤32、利用TextCNN神经模型输出的语言向量进行计算得到问题在每一个意图标签上的概率分布，概率值最大的标签即为预测的结果；步骤33、根据识别出的意图，利用查询语言从知识图谱中检索出相关联的信息，将检索的信息进行整合，得到答案向用户输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省计算机研究院 一种基于知识图谱的农业病虫害问题意图识别方法及系统
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