案例介绍
农业知识图谱是融合了农业地域性，季节性，多样性等特征后，利用农业领域的实体概念与关系，挖掘出农业潜在价值的智能系统
应用场景：
通用 vs 领域/行业应用
从搜索延伸至推荐、问答等复杂任务
从简单关系发现到深层关系推理
从回答what问题到回答why问题
从关键词交互到更自然的人机对话式交互
技术生态：
机器学习
深度学习
自然语言处理
数据挖掘
知识图谱
在本项目中，我们训练了一系列基于深度学习的神经网络模型（word2vec模型，end2end模型等）。
在传统框架下，实现这些模型需要耗费大量的精力，且很难保证模型的正确性。此外，传统框架下只能使用CPU进行模型训练，训练时间太长。
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