基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统

文献类型： 中文期刊

第一作者： 吴华瑞

作者： 吴华瑞;赵春江;李静晨

作者机构：

关键词： 多模态融合;人机交互;农业知识问答;甘蓝作物;大语言模型

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 7 卷 001 期

页码： 1-10

摘要： [目的/意义]随着农业信息化和智能化的快速发展，多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net，旨在针对甘蓝作物的农业知识，设计多模态专业问答系统。[方法]该模型通过整合文本、音频和图片数据，利用预训练的BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型提取文本特征，声学模型提取音频特征，以及卷积神经网络提取图像特征，并采用基于Transformer的融合层来整合这些特征。此外，引入跨模态注意力机制和领域自适应技术，增强了模型对农业领域专业知识的理解和应用能力。本研究通过收集和预处理甘蓝种植相关的多模态数据，训练并优化了AgriQA Net模型。[结果和讨论]实验评估表明，该模型在甘蓝农业知识问答任务上表现出色，相较于传统的单模态或简单多模态模型，具有更高的准确率和更好的泛化能力。在多模态输入的支持下，其准确率达到了89.5%，精确率为87.9%，召回率为91.3%,F1值为89.6%，均显著高于单一模态模型。[结论]案例研究展示了Agri-QA Net在实际农业场景中的应用效果，证明了其在帮助农民解决实际问题中的有效性。未来的工作将探索模型在更多农业场景中的应用，并进一步优化模型性能。

分类号： S126

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