AgroNLP-SimAssist：面向精准农业的多语言Transformer框架与决策支持模拟系统

《BMC Plant Biology》：AgroNLP-SimAssist: a multilingual transformer-based decision support simulator for crop disease diagnosis, advisory generation, and market intelligence

　　

摘要

尽管该领域近期取得了进展，农业自然语言处理仍存在三个主要不足，需要解决：(i) 使用专有或小型数据集，影响了可复现性；(ii) 仅关注意图识别的单任务模型，缺乏作物疾病诊断、建议和市场信息的整合；以及 (iii) 缺乏模拟器来评估系统在实际部署期间的性能。精准农业的应用受限于多种农业环境的限制。本研究引入了 AgroNLP-SimAssist，这是一种统一的多语言 Transformer 架构，辅以易于部署的农业决策支持模拟器，作为克服这些挑战的拟议解决方案。拟议框架由五个主要部分组成：(1) 领域特定多语言 Transformer 嵌入；(2) 从公开可用的农业数据集中收集和数据清洗；(3) 包括趋势价格估计、作物疾病检测和咨询推荐在内的多种预测任务；(4) 用于专家验证的 SHAP 值可解释性；以及 (5) 用于评估延迟和可扩展性的咨询模拟引擎。可用于多语言的数据源，包括粮农组织 (FAO) 的多语言农业报告、PlantVillage 知识库中的作物疾病描述以及 Agmarknet 网站上的价格市场叙述，已用于训练和验证。在 3,200 个多语言农民查询数据集（英语、印地语和卡纳达语）中，分别分配了 70%、15% 和 15% 到训练集、验证集和测试集。与现有分类器相比，实验结果在准确性方面取得了疾病分类 96.1%、咨询相关性 94.3% 以及 F1 分数 92.7% 的命名实体识别。模拟系统扩展至 10,000 个并发用户，推理延迟为 0.35 秒/查询。拟议的数据驱动 AgroNLP-SimAssist 框架通过为智能农业咨询系统提供可扩展、可复现和可解释的解决方案，促进了推广服务和精准农业。