信息所提出大模型驱动作物病虫害知识图谱自主构建框架
文章来源:科学数据研究室 作者:谢能付 发布时间:2026-09-16
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近日,中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室的科研团队围绕作物病虫害知识组织与智能决策需求,提出一种面向农业植保领域的大模型驱动作物病虫害知识图谱自主构建框架CropKG。相关研究成果发表于《Computers and Electronics in Agriculture》上。
作物病虫害防控是保障粮食安全和农业稳产的重要环节。当前,相关知识大量分散在科技文献、技术手册、专家报告及农业推广资料中,存在文本来源多元、知识表达不统一、人工整理效率低等突出问题,严重制约病虫害知识的系统化组织,也影响农业智能问答与辅助决策系统的建设进程。
针对上述瓶颈,研究团队构建从非结构化文本处理到知识图谱生成的自动化流程。该框架集成OCR文档解析、动态文本分块、自动提示词生成、专家角色建模与自底向上本体归纳等关键技术,能够围绕作物、病害、害虫、病原、症状、环境条件及防治措施等核心知识要素,实现高效抽取与深度融合。通过大语言模型模拟农业专家的认知过程,系统显著提升对不同类型农业文本表达特点的适应性。
该研究的核心突破体现在引入证据约束的关系抽取机制,要求模型在生成知识关系时关联原文依据,有效增强知识来源的可追溯性,降低专业场景下大模型无依据生成的风险。该工作为农业领域非结构化文本向结构化知识转化提供新的技术路径,也为农业知识检索、智能问答和辅助决策构建更加可靠的知识基础。该研究得到中国农业科学院基本科研业务和中国国家重点研发计划的联合资助。
原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016816992600565X
