农业知识智能服务技术综述

[目的/意义]农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结,对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。

农业文本语义理解技术综述

随着互联网和人工智能技术的发展,农业知识智能化服务逐渐承担起为农业生产管理提供有效技术指导的作用。本文对农业文本语义理解中的关键技术及应用进行综述。首先按照自然语言处理中基于规则、机器学习和深度学习的语义处理方法介绍其在农业领域应用的进展;然后阐述了针对农业知识特性的语义分析方法,涵盖农业文本分析主要过程的储存、表达、计算,包括农业知识图谱的知识抽取、融合、表示、推理,TF-IDF、Word2Vec、BERT等农业文本表示模型与CNN、RNN、Attention等分类模型;阐述了可用于分词、向量化表达等的通用语料库和农业领域常用语料库;从农业智能问答、农业语义检索、农业智能管理决策方面阐述语义理解在农业领域中的应用;最后从农业语料库标准化构建、语义理解模型复杂度、多模态语义处理、多区域多语言语义理解等方面对农业文本的语义理解研究趋势进行了展望。