基于双通道和PCNN 的高原农作物知识抽取

邓三可 群诺

摘要：文章旨在构建高原农作物知识图谱，以便为西藏农民提供获取与管理农作物各方面知识的平台，涵盖了种植技术、病虫害防治、产量品质等方面内容，旨在提升農业生产效率和产品质量，并推动西藏农业的创新进步。为此，本研究提出一种针对高原农作物知识抽取的方法。首先，采用双通道模型对高原农作物实体进行有效识别；其次，为降低数据标注成本，进一步研发了融入注意力机制的改进型PCNN远程监督模型以抽取高原农作物实体间的关系。在高原农作物特定数据集上进行的实验表明，在命名实体识别任务中，双通道模型相较于传统模型取得了4.05% 的F1值提升；而在关系抽取任务上，改进后的注意力机制PCNN远程监督模型相较于标准PCNN远程监督模型提升了5.29% 的F1值表现。本研究所提出的知识抽取方案不仅为高原农作物领域的知识抽取开辟了新路径，同时也为后续基于该领域知识图谱开发的知识问答、知识检索、作物智能推荐等相关应用奠定了坚实的基础。

关键词： 高原农作物; 双通道模型; 远程监督; 命名实体识别; 知识抽取

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）10-0008-03