面向水产养殖领域的对虾知识图谱云平台设计与实现

摘要

针对互联网中存在的松散型、碎片化和难整合的水产养殖领域知识现状,将知识图谱应用于对虾养殖领域,面向多元异构数据源进行知识抽取,采用BI-LSTM-CRF模型进行命名实体识别、TextCNN模型进行关系识别、Neo4j数据库存储获取的知识数据,建立基于SpringBoot框架的对虾知识图谱云服务平台,将分散的对虾知识有效整合为一个规范化、标准化和系统化的知识库,并采用SparkMlib的朴素贝叶斯分类算法完成问题模板的匹配,实现基于知识图谱的对虾智能检索、智能推荐、智能问答和疾病辅助诊断等功能,为养殖户、企业和科研人员提供便捷、有效和系统化的对虾领域知识。