农业机械学报

作者：李孝鹏，向玉云，张培君，高云帆，周杉林，肜彦鹏，李书琴

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：自然语言理解;智慧农业;农业知识图谱;智能问答;文本信息抽取

基金：国家重点研发计划项目(2022YFD1300201)

自然语言理解（Natural language understanding，NLU）作为人工智能的重要组成部分，凭借其在文本处理、知识抽取和智能决策等方面的优势，已在农业领域展现出巨大的应用潜力。本文回顾了自然语言理解技术的发展历程和核心技术，重点介绍了在农业领域多种应用场景所开展的研究，包括农业文本信息抽取、农业知识图谱构建、农业装备智能交互、农业服务智能交互、科研文献与专利挖掘等。自然语言理解技术在农业中的应用仍面临如农业语言多样性与方言差异、农业小样本学习与数据标注、农业跨模态数据融合与语义对齐、农业模型部署与效率优化、农业数据隐私保护与可持续发展等多方面的挑战。未来，随着自监督学习、迁移学习及多模态智能农业的快速发展，NLU技术有望进一步在精准农业、实时决策支持及农业可持续发展等方面发挥更大作用。

来源：2025年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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