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摘要
为促进人工智能各项技术在农业生产中发挥作用，探索土壤肥力领域知识的组织、应用，采用人工构建的方法，以安徽省为例，使用Protégé本体库构建工具构建土壤肥力领域本体，再将土壤肥力相关的结构化、半结构化和非结构化数据通过纠错等操作后采取反距离加权插值，基于ERNIE-BiLSTMCRF与PCNN-Attention深度学习模型实现命名实体识别和关系抽取任务，其后把得到的三元组数据保存至图数据库Neo4j中，成功构建土壤肥力可视化知识图谱。该研究可在本体构建、实体关系抽取模型以及知识图谱的可视化方面为其他农业知识图谱的构建提供参考。
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