基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统的设计与实现
这是一篇关于农业病虫害智能问答系统,农业病虫害知识图谱,微信小程序,Neo4j图数据库的论文, 主要内容为农业病虫害问题的查询和知识的获取对于农民来说是种植过程中至关重要的部分,但是,农民在病虫害问题咨询上存在咨询专家难、同行交流少的问题,问答系统的出现为农民带来了福音。因此,本文开发了一款基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统,该系统通过农业病虫害知识图谱,为用户提供更加准确、便捷与全面的农业病虫害知识问题解答服务。本文围绕农业病虫害智能问答系统的设计与实现开展了如下工作:(1)分析农业病虫害智能问答系统的需求、可行性、层次架构和组成结构。首先,从功能需求和非功能需求分析了该系统的基本功能和影响用户体验的各个因素。然后,从技术和经济两方面判断该系统实现的可行性。最后,从系统的设计原理和功能分析了该系统的层次架构和组成结构,其中,系统的层次架构包括前端层、前后端交互层和服务器层,组成结构包括四个模块,分别为知识图谱模块、人机交互模块、问题理解模块和答案匹配模块。(2)构建了农业病虫害知识图谱。首先,使用网络爬虫技术从病虫害相关网站获取了大量病虫害结构化数据,通过数据清洗,将其整理成“实体-关系-属性”三元组的形式。然后,以Neo4j图数据库为存储媒介,将三元组导入图数据库中构建农业病虫害知识图谱。该知识图谱包含660个农业病虫害实体、1937个关系以及大约4000个相关属性值,其可以清晰地表示实体和属性之间的关系,在数据存储和数据查询两方面具有较大优势。(3)针对传统问答系统问题理解不充分,答案不准确的问题,提出了一种融合中文分词、词性替换、朴素贝叶斯和知识图谱的方法实现该智能问答系统的问题理解与解答功能。首先,对自然语言形式的问题进行分词处理,采用朴素贝叶斯分类算法匹配问题模板,然后,通过词性替换获得问题的抽象化结果。最后,将抽象化结果与Cypher语言相结合,查询相应答案。通过多项技术的结合实现了该系统的主要功能,且其正确回答准确率达到了93%。(4)针对传统后端开发技术代码不整洁、管理不便,前端应用需要下载,使用不便的问题,提出了一种Spring-boot结合微信小程序的系统开发方法。首先,使用Spring-boot完成了智能问答系统后端的开发;然后,使用微信小程序完成了系统的前端开发,实现了清屏、问题提示等功能,并且通过WXML和WXSS语言实现了前端页面的美化。以上两种技术的结合,提高了开发效率,同时降低了用户的使用难度。(5)对该系统做了功能测试和压力测试。首先,将测试问题集依次输入到系统中并将输出与正确答案对比,结果表明该系统的回答正确率达到了93%。然后,模拟多线程并发的环境检验该系统在高访问量情况下所处状态,结果表明,各操作的平均响应时间不到1秒,CPU使用率为75%,内存使用率为68%,可以满足该智能问答系统的正常运行要求。农业病虫害智能问答系统的建立,为广大农民用户提供了一个可以随时查询农业病虫害知识的平台,丰富了农民用户的病虫害防治手段,推动了农业病虫害知识的普及。
基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统的设计与实现
这是一篇关于农业病虫害智能问答系统,农业病虫害知识图谱,微信小程序,Neo4j图数据库的论文, 主要内容为农业病虫害问题的查询和知识的获取对于农民来说是种植过程中至关重要的部分,但是,农民在病虫害问题咨询上存在咨询专家难、同行交流少的问题,问答系统的出现为农民带来了福音。因此,本文开发了一款基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统,该系统通过农业病虫害知识图谱,为用户提供更加准确、便捷与全面的农业病虫害知识问题解答服务。本文围绕农业病虫害智能问答系统的设计与实现开展了如下工作:(1)分析农业病虫害智能问答系统的需求、可行性、层次架构和组成结构。首先,从功能需求和非功能需求分析了该系统的基本功能和影响用户体验的各个因素。然后,从技术和经济两方面判断该系统实现的可行性。最后,从系统的设计原理和功能分析了该系统的层次架构和组成结构,其中,系统的层次架构包括前端层、前后端交互层和服务器层,组成结构包括四个模块,分别为知识图谱模块、人机交互模块、问题理解模块和答案匹配模块。(2)构建了农业病虫害知识图谱。首先,使用网络爬虫技术从病虫害相关网站获取了大量病虫害结构化数据,通过数据清洗,将其整理成“实体-关系-属性”三元组的形式。然后,以Neo4j图数据库为存储媒介,将三元组导入图数据库中构建农业病虫害知识图谱。该知识图谱包含660个农业病虫害实体、1937个关系以及大约4000个相关属性值,其可以清晰地表示实体和属性之间的关系,在数据存储和数据查询两方面具有较大优势。(3)针对传统问答系统问题理解不充分,答案不准确的问题,提出了一种融合中文分词、词性替换、朴素贝叶斯和知识图谱的方法实现该智能问答系统的问题理解与解答功能。首先,对自然语言形式的问题进行分词处理,采用朴素贝叶斯分类算法匹配问题模板,然后,通过词性替换获得问题的抽象化结果。最后,将抽象化结果与Cypher语言相结合,查询相应答案。通过多项技术的结合实现了该系统的主要功能,且其正确回答准确率达到了93%。(4)针对传统后端开发技术代码不整洁、管理不便,前端应用需要下载,使用不便的问题,提出了一种Spring-boot结合微信小程序的系统开发方法。首先,使用Spring-boot完成了智能问答系统后端的开发;然后,使用微信小程序完成了系统的前端开发,实现了清屏、问题提示等功能,并且通过WXML和WXSS语言实现了前端页面的美化。以上两种技术的结合,提高了开发效率,同时降低了用户的使用难度。(5)对该系统做了功能测试和压力测试。首先,将测试问题集依次输入到系统中并将输出与正确答案对比,结果表明该系统的回答正确率达到了93%。然后,模拟多线程并发的环境检验该系统在高访问量情况下所处状态,结果表明,各操作的平均响应时间不到1秒,CPU使用率为75%,内存使用率为68%,可以满足该智能问答系统的正常运行要求。农业病虫害智能问答系统的建立,为广大农民用户提供了一个可以随时查询农业病虫害知识的平台,丰富了农民用户的病虫害防治手段,推动了农业病虫害知识的普及。
基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统的设计与实现
这是一篇关于农业病虫害智能问答系统,农业病虫害知识图谱,微信小程序,Neo4j图数据库的论文, 主要内容为农业病虫害问题的查询和知识的获取对于农民来说是种植过程中至关重要的部分,但是,农民在病虫害问题咨询上存在咨询专家难、同行交流少的问题,问答系统的出现为农民带来了福音。因此,本文开发了一款基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统,该系统通过农业病虫害知识图谱,为用户提供更加准确、便捷与全面的农业病虫害知识问题解答服务。本文围绕农业病虫害智能问答系统的设计与实现开展了如下工作:(1)分析农业病虫害智能问答系统的需求、可行性、层次架构和组成结构。首先,从功能需求和非功能需求分析了该系统的基本功能和影响用户体验的各个因素。然后,从技术和经济两方面判断该系统实现的可行性。最后,从系统的设计原理和功能分析了该系统的层次架构和组成结构,其中,系统的层次架构包括前端层、前后端交互层和服务器层,组成结构包括四个模块,分别为知识图谱模块、人机交互模块、问题理解模块和答案匹配模块。(2)构建了农业病虫害知识图谱。首先,使用网络爬虫技术从病虫害相关网站获取了大量病虫害结构化数据,通过数据清洗,将其整理成“实体-关系-属性”三元组的形式。然后,以Neo4j图数据库为存储媒介,将三元组导入图数据库中构建农业病虫害知识图谱。该知识图谱包含660个农业病虫害实体、1937个关系以及大约4000个相关属性值,其可以清晰地表示实体和属性之间的关系,在数据存储和数据查询两方面具有较大优势。(3)针对传统问答系统问题理解不充分,答案不准确的问题,提出了一种融合中文分词、词性替换、朴素贝叶斯和知识图谱的方法实现该智能问答系统的问题理解与解答功能。首先,对自然语言形式的问题进行分词处理,采用朴素贝叶斯分类算法匹配问题模板,然后,通过词性替换获得问题的抽象化结果。最后,将抽象化结果与Cypher语言相结合,查询相应答案。通过多项技术的结合实现了该系统的主要功能,且其正确回答准确率达到了93%。(4)针对传统后端开发技术代码不整洁、管理不便,前端应用需要下载,使用不便的问题,提出了一种Spring-boot结合微信小程序的系统开发方法。首先,使用Spring-boot完成了智能问答系统后端的开发;然后,使用微信小程序完成了系统的前端开发,实现了清屏、问题提示等功能,并且通过WXML和WXSS语言实现了前端页面的美化。以上两种技术的结合,提高了开发效率,同时降低了用户的使用难度。(5)对该系统做了功能测试和压力测试。首先,将测试问题集依次输入到系统中并将输出与正确答案对比,结果表明该系统的回答正确率达到了93%。然后,模拟多线程并发的环境检验该系统在高访问量情况下所处状态,结果表明,各操作的平均响应时间不到1秒,CPU使用率为75%,内存使用率为68%,可以满足该智能问答系统的正常运行要求。农业病虫害智能问答系统的建立,为广大农民用户提供了一个可以随时查询农业病虫害知识的平台,丰富了农民用户的病虫害防治手段,推动了农业病虫害知识的普及。
基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统的设计与实现
这是一篇关于农业病虫害智能问答系统,农业病虫害知识图谱,微信小程序,Neo4j图数据库的论文, 主要内容为农业病虫害问题的查询和知识的获取对于农民来说是种植过程中至关重要的部分,但是,农民在病虫害问题咨询上存在咨询专家难、同行交流少的问题,问答系统的出现为农民带来了福音。因此,本文开发了一款基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统,该系统通过农业病虫害知识图谱,为用户提供更加准确、便捷与全面的农业病虫害知识问题解答服务。本文围绕农业病虫害智能问答系统的设计与实现开展了如下工作:(1)分析农业病虫害智能问答系统的需求、可行性、层次架构和组成结构。首先,从功能需求和非功能需求分析了该系统的基本功能和影响用户体验的各个因素。然后,从技术和经济两方面判断该系统实现的可行性。最后,从系统的设计原理和功能分析了该系统的层次架构和组成结构,其中,系统的层次架构包括前端层、前后端交互层和服务器层,组成结构包括四个模块,分别为知识图谱模块、人机交互模块、问题理解模块和答案匹配模块。(2)构建了农业病虫害知识图谱。首先,使用网络爬虫技术从病虫害相关网站获取了大量病虫害结构化数据,通过数据清洗,将其整理成“实体-关系-属性”三元组的形式。然后,以Neo4j图数据库为存储媒介,将三元组导入图数据库中构建农业病虫害知识图谱。该知识图谱包含660个农业病虫害实体、1937个关系以及大约4000个相关属性值,其可以清晰地表示实体和属性之间的关系,在数据存储和数据查询两方面具有较大优势。(3)针对传统问答系统问题理解不充分,答案不准确的问题,提出了一种融合中文分词、词性替换、朴素贝叶斯和知识图谱的方法实现该智能问答系统的问题理解与解答功能。首先,对自然语言形式的问题进行分词处理,采用朴素贝叶斯分类算法匹配问题模板,然后,通过词性替换获得问题的抽象化结果。最后,将抽象化结果与Cypher语言相结合,查询相应答案。通过多项技术的结合实现了该系统的主要功能,且其正确回答准确率达到了93%。(4)针对传统后端开发技术代码不整洁、管理不便,前端应用需要下载,使用不便的问题,提出了一种Spring-boot结合微信小程序的系统开发方法。首先,使用Spring-boot完成了智能问答系统后端的开发;然后,使用微信小程序完成了系统的前端开发,实现了清屏、问题提示等功能,并且通过WXML和WXSS语言实现了前端页面的美化。以上两种技术的结合,提高了开发效率,同时降低了用户的使用难度。(5)对该系统做了功能测试和压力测试。首先,将测试问题集依次输入到系统中并将输出与正确答案对比,结果表明该系统的回答正确率达到了93%。然后,模拟多线程并发的环境检验该系统在高访问量情况下所处状态,结果表明,各操作的平均响应时间不到1秒,CPU使用率为75%,内存使用率为68%,可以满足该智能问答系统的正常运行要求。农业病虫害智能问答系统的建立,为广大农民用户提供了一个可以随时查询农业病虫害知识的平台,丰富了农民用户的病虫害防治手段,推动了农业病虫害知识的普及。
基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统的设计与实现
这是一篇关于农业病虫害智能问答系统,农业病虫害知识图谱,微信小程序,Neo4j图数据库的论文, 主要内容为农业病虫害问题的查询和知识的获取对于农民来说是种植过程中至关重要的部分,但是,农民在病虫害问题咨询上存在咨询专家难、同行交流少的问题,问答系统的出现为农民带来了福音。因此,本文开发了一款基于农业病虫害知识图谱的智能问答系统,该系统通过农业病虫害知识图谱,为用户提供更加准确、便捷与全面的农业病虫害知识问题解答服务。本文围绕农业病虫害智能问答系统的设计与实现开展了如下工作:(1)分析农业病虫害智能问答系统的需求、可行性、层次架构和组成结构。首先,从功能需求和非功能需求分析了该系统的基本功能和影响用户体验的各个因素。然后,从技术和经济两方面判断该系统实现的可行性。最后,从系统的设计原理和功能分析了该系统的层次架构和组成结构,其中,系统的层次架构包括前端层、前后端交互层和服务器层,组成结构包括四个模块,分别为知识图谱模块、人机交互模块、问题理解模块和答案匹配模块。(2)构建了农业病虫害知识图谱。首先,使用网络爬虫技术从病虫害相关网站获取了大量病虫害结构化数据,通过数据清洗,将其整理成“实体-关系-属性”三元组的形式。然后,以Neo4j图数据库为存储媒介,将三元组导入图数据库中构建农业病虫害知识图谱。该知识图谱包含660个农业病虫害实体、1937个关系以及大约4000个相关属性值,其可以清晰地表示实体和属性之间的关系,在数据存储和数据查询两方面具有较大优势。(3)针对传统问答系统问题理解不充分,答案不准确的问题,提出了一种融合中文分词、词性替换、朴素贝叶斯和知识图谱的方法实现该智能问答系统的问题理解与解答功能。首先,对自然语言形式的问题进行分词处理,采用朴素贝叶斯分类算法匹配问题模板,然后,通过词性替换获得问题的抽象化结果。最后,将抽象化结果与Cypher语言相结合,查询相应答案。通过多项技术的结合实现了该系统的主要功能,且其正确回答准确率达到了93%。(4)针对传统后端开发技术代码不整洁、管理不便,前端应用需要下载,使用不便的问题,提出了一种Spring-boot结合微信小程序的系统开发方法。首先,使用Spring-boot完成了智能问答系统后端的开发;然后,使用微信小程序完成了系统的前端开发,实现了清屏、问题提示等功能,并且通过WXML和WXSS语言实现了前端页面的美化。以上两种技术的结合,提高了开发效率,同时降低了用户的使用难度。(5)对该系统做了功能测试和压力测试。首先,将测试问题集依次输入到系统中并将输出与正确答案对比,结果表明该系统的回答正确率达到了93%。然后,模拟多线程并发的环境检验该系统在高访问量情况下所处状态,结果表明,各操作的平均响应时间不到1秒,CPU使用率为75%,内存使用率为68%,可以满足该智能问答系统的正常运行要求。农业病虫害智能问答系统的建立,为广大农民用户提供了一个可以随时查询农业病虫害知识的平台,丰富了农民用户的病虫害防治手段,推动了农业病虫害知识的普及。
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