基于知识图谱的猕猴桃种植知识问答系统+人工智能+知识图谱+预训练模型

猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点，采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱，首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式，然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中；针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题，采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法，并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型，该模型以SoftLexicon为基础，通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明，本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比，F1值提高了1.58%，达到了91.91%，在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%；猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%；基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。