农业机械学报

作者：胡玉雪，黄仲强，王同官，苏东宇，申余丰，沙灜

单位：华中农业大学;农业农村部智慧养殖技术重点实验室,华中农业大学;湖北省农业大数据工程技术研究中心,华中农业大学;湖北省农业大数据工程技术研究中心,华中农业大学,中国人民解放军湖北省军区,华中农业大学;农业智能技术教育部工程研究中心,

关键词：农业文本;农作物;命名实体规范化;mBART;统一生成式框架

基金：国家自然科学基金项目(62272188)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662021JC008)和内蒙古自治区科技重大专项(2021ZD0046)

由于地域、文化差异，农业文本中实体名称混乱，使得自动识别和提取信息变得复杂，限制了农业信息化发展。为提高农业信息提取效率，本文提出了基于mBART的农业命名实体规范化方法mJoint。首先，基于农业领域专家的知识经验，构建了一个以农作物为主的农业文本数据集，涵盖豆类、谷物和油料三大农作物，共包含22440条高质量的农业标注数据。其次，农业实体规范化问题涉及农业非规范化实体的检测与识别2个问题，本文提出基于mBART的统一生成式框架来联合检测、识别出农业非规范实体，直接完成农业命名实体规范化任务。为了提高农业实体规范化效果，在模型中额外引入农业非规范实体检测和农业非规范实体识别2个辅助任务。最后，在提出的农作物数据集上进行大量实验，结果表明，本文提出的mJoint在农业命名实体规范化任务上的P、R与F1值都达到0.99以上，相较于其他对比方法，各项指标均为最优。与大语言模型相比，本文提出的方法同样具有显著优势。

来源：2025年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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