AgriKG: 停止维护的农业知识图谱项目介绍及免费使用说明

资源摘要信息:"Agriculture_KnowledgeGraph：农业知识图谱(AgriKG)是一个专注于农业领域的知识图谱项目，其主要应用包括信息检索、命名实体识别（Named-Entity Recognition, NER）、关系抽取（Relation Extraction, RE）、智能问答以及辅助决策。该项目由上海市农业委员会信息中心主持，并在华东师范大学数据科学与工程学院的参与下完成。它的建设目标是服务于农业和农村发展，通过大数据技术提高农业生产效率、服务市民，并提升行政管理的效能。AgriKG的建设重点是构建一个市级的农业农村大数据中心，旨在实现信息资源的共建共享和创新应用，以促进农业的智能化和信息化发展。 AgriKG通过构建知识图谱，将农业相关的数据进行整合和关联，使得农业领域的数据能够以更加结构化的方式展现，从而支持更加高效的信息检索和智能问答服务。命名实体识别技术在AgriKG中用于从非结构化的文本数据中识别出关键的农业实体，例如作物种类、病虫害名称、农药和化肥等。关系抽取则用于从文本中识别出实体之间的关系，如种植区域、作物生长周期、农药使用方法等，这些关系信息对农业知识图谱的构建至关重要。 智能问答是基于知识图谱技术实现的，能够回答用户关于农业的各种问题，例如作物种植咨询、病虫害防治、农业政策解读等。辅助决策功能则允许政府和农业生产者依据知识图谱中的数据和关系来进行更加科学的决策，如选择适宜的作物种植方式、优化农业生产流程、预判市场行情等。 尽管目前该项目已经停止维护，但项目中包含的数据和代码资源仍然可用于非商业的学术研究。对于有兴趣进一步探索和发展农业知识图谱的学者和开发者而言，这是一个宝贵的学习和研究资源。相关的学术成果可以通过引用发表在DASFAA 2019上的论文《AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications》来进行学术交流和引用。 文件名称列表中出现的'Agriculture_KnowledgeGraph-master'表明该资源是一个开源项目，并且存放在一个名为'Master'的版本控制分支中。此名称暗示了该资源可能包含源代码、文档说明、数据集和其他必要的项目文件，供其他研究者和开发者克隆和下载使用。"