袁培森 李润隆 王 翀 徐焕良

(1.南京农业大学人工智能学院，南京 210095；2.国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，南京 210024)

0 引言

植物表型组学数据分析是近年来植物学、信息科学领域研究的交叉热点，其本质是对植物基因数据的三维时序表达，以及地域分布特征和代际演进规律[1]。表型组学指利用生物的遗传基因组信息对生物的外部及内部表型数据进行研究的一门综合性学科[2]。植物表型组学不仅研究植物的外在形状，还研究其内部结构、物理和生化性质以及遗传信息。亟需研究建立植物表型组学数据完整知识库的智能计算方法[3]。

中国是世界上水稻产量最大、消费最多的国家[4]，水稻的培育及研究是中国粮食安全战略的重要内容[5]。水稻表型组学研究是植物生物学的研究热点，水稻表型数据的高通量、高维、海量的数据特征对数据的快速检索和知识的有效提取提出了更高的技术要求[6]。

知识图谱将知识转化为图，利用计算机进行推理分析，实现从感知智能到认知智能的飞跃，是人工智能领域的一项重要技术[7]。知识图谱是一个具有结构化特征的语义知识库，采用符号的形式描述数据中的实体及之间的关系[8]，利用对语义的抽取和分析，并结合数据科学、人工智能等学科的前沿技术和方法，在学科知识库构建领域获得了广泛关注。

对知识图谱系统的构建包括2个核心步骤：实体抽取、实体间关系的构建，其中实体关系的构建需要关系的抽取技术。……