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。
技术关键词
农作物病虫害
农业病虫害
意图识别方法
意图识别系统
神经网络识别模型
知识图谱构建
数据
三元组
分词模型
文本
节点
知识问答系统
代表
卷积神经网
输出特征
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
意图识别系统
融合策略
特征提取方法
离线
模型超参数
意图识别方法
Softmax分类器
卷积网络模型
视频流
人机
神经网络识别模型
历史生理数据
防护方法
曲线特征
神经网络训练
意图识别模型
意图识别方法
意图类别
文本
生成对抗网络
图像分类方法
图像分类装置
图像采集系统
补丁
支持自动曝光控制