面向农业学者领域的本体构建及可视化研究

在当今互联网信息资源中,农业学者的信息组织仍处于相对无序和混乱的状态,成果信息与农业学者信息也难以实现一体化关联应用。为了实现农业学者信息的有效组织,提出针对农业学者的本体构建方法,为建立农业学者信息检索系统和知识服务平台等知识图谱应用奠定了模式层基础。首先,根据现有本体资源以及学者数据的特殊性,确定本体类的结构和属性,完成本体框架的构建;其次,使用本体描述语言进行形式化表示,并与现有知识组织资源进行关联以实现本体的共享与互操作;再次,应用深度学习算法实现长三角地区农业学者信息的命名实体识别,并利用Neo4j图数据库存储和展示农业学者实例数据;最后,以长三角地区农业学者为例进行本体验证与评估。结果表明,BiLSTM-CRF模型相较于其他模型在学者命名实体识别任务中具有更高的准确率、召回率和F₁值,对于农业学者领域的实体抽取具有良好的适用性。进而为建立全面的农业学者知识图谱和智能化农业知识服务平台奠定语义基础,并提供建设思路。