农业机械学报

作者：袁培森，李润隆，王翀，徐焕良

单位：南京农业大学,南京农业大学,国网江苏省电力有限公司,南京农业大学,

关键词：水稻表型;知识图谱;关系抽取;双向转换编码表示模型

基金：国家自然科学基金项目(61502236、61806097)和大学生创新创业训练专项计划项目(S20190025)

针对水稻表型知识图谱中的实体关系抽取问题，根据植物本体论提出了一种对水稻的基因、环境、表型等表型组学实体进行关系分类的方法。首先，获取水稻表型组学数据，并进行标注和分类；随后，提取关系数据集中的词向量、位置向量及句子向量，基于双向转换编码表示模型（BERT）构建水稻表型组学关系抽取模型；最后，将BERT模型与卷积神经网络模型、分段卷积网络模型进行结果比较。结果表明，在3种关系抽取模型中，BERT模型表现更佳，精度达95.11%、F1值为95.85%。

来源：2021年第5期

《农业机械学报》期刊编辑部

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