基于本體的廣域農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代信息技術(shù)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域滲透速度的加快，我國農(nóng)業(yè)正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)方式向現(xiàn)代方式的轉(zhuǎn)變。我國是一個農(nóng)業(yè)大國，但農(nóng)業(yè)信息化研究起步相對較晚，對農(nóng)業(yè)信息服務(wù)的研究目前還處于發(fā)展階段，各種農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)自動化程度不高，實用性不強，尚沒有能夠自動回答用戶問題的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)。我國地域遼闊、農(nóng)村基層用戶解決生產(chǎn)實際問題的能力和水平較低且層次不齊。為有效解決農(nóng)業(yè)信息資源的高效組織和為廣大農(nóng)村用戶提供便捷、準(zhǔn)確的信息服務(wù)，開展廣域農(nóng)業(yè)信息服務(wù)已成為

2、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)發(fā)展的必然趨勢。
　　本文根據(jù)我國農(nóng)村實際發(fā)展水平，力圖研究一種能夠方便地實現(xiàn)知識組織，可自動應(yīng)答用戶提問，提供用戶與專家實時、非實時互動，并能自動對知識進行整理、重新組織、更新知識庫等功能的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)。全文針對構(gòu)建該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究，具有重要的學(xué)術(shù)意義和實用價值。
　　本文主要研究工作及創(chuàng)新點如下：
　　(1)目前有多種農(nóng)業(yè)問題分類方式，但都不太適合構(gòu)建大型的復(fù)雜的農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)。本文提出

3、了基于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系的農(nóng)業(yè)問題分類方法，將農(nóng)業(yè)問題知識分成農(nóng)產(chǎn)品、生產(chǎn)過程和關(guān)鍵技術(shù)三層，以適應(yīng)多領(lǐng)域復(fù)雜農(nóng)業(yè)問題的知識組織。采用OWL語言構(gòu)造了基于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系的農(nóng)業(yè)問題分類本體。
　　(2)農(nóng)業(yè)問題類型較多，如何把所提問題歸類是提高系統(tǒng)智能性和有效服務(wù)能力的關(guān)鍵。本文研究了問題的預(yù)處理和數(shù)字化表示、特征選擇、權(quán)重計算以及支持向量機多層分類算法。給出了基于農(nóng)業(yè)問題分類本體的多層次分類方法，經(jīng)實驗，驗證了該問題分類方

4、法的有效性。
　　(3)自動應(yīng)答是農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)的重要特征，本文研究了農(nóng)業(yè)問題解答機制，提出了統(tǒng)計相似度和語義相似度相結(jié)合的農(nóng)業(yè)問題相似度算法，通過計算問題-答案對之間的整體相似度找出最滿意的答案。給出了當(dāng)系統(tǒng)無法自動解答或給出不滿意答案時，自動轉(zhuǎn)交領(lǐng)域?qū)＜医獯鸬牟呗院吞幚砹鞒獭?br>　　(4)知識庫的豐富與否直接影響到系統(tǒng)服務(wù)能力，所以知識庫的及時更新和增殖十分關(guān)鍵。本文研究了知識庫的更新流程，即在系統(tǒng)運行過程中，將不斷產(chǎn)生

5、的問題解答過程記錄到數(shù)據(jù)庫中，并將其中經(jīng)過處理的知識轉(zhuǎn)換成知識庫中的知識，從而實現(xiàn)信息增殖，并作為將來自動應(yīng)答及自動分類時使用的知識庫。提出了基于CRF的農(nóng)產(chǎn)品品種名稱識別方法，通過自動識別新詞實現(xiàn)了對知識庫的不斷更新。
　　(5)基于上述關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建了基于本體的廣域農(nóng)業(yè)信息服務(wù)系統(tǒng)框架，開發(fā)了廣域農(nóng)業(yè)信息服務(wù)實驗系統(tǒng)。通過測試驗證了技術(shù)的有效性。
　　本文結(jié)合本體理論和技術(shù)系統(tǒng)地研究了為構(gòu)建具有農(nóng)業(yè)問題自動應(yīng)答信息服務(wù)系