Contemporary research and production activity require searching and collecting a variety of information, this also applies to issues in the field of agriculture. Today, the vast majority of resources are available in a digital form. FAO on the portal of the Agricultural Information Management Standards presents an AgroTagger, tool for indexing documents in the field of agriculture, which is designed for the English language. Extraction of knowledge is not very convenient in languages such as Polish language with a very extensive inflection. In Polish, the following parts of speech inflect: verbs, nouns, numerals, adjectives, and pronouns. Proper indexing requires an initial reduction of grammatical forms, to which the authors have used the dictionary of the Polish language and have developed a programme of reducing. Moreover the algorithms for determining weights corresponding to the validity of the appointments taking into account the prevalence of terms and their position in the document were developed and implemented.
PL
Współcześnie działalność badawcza i produkcyjna wymaga wyszukiwania i gromadzenia różnorodnych informacji, dotyczy to także zagadnień z dziedziny rolnictwa. Obecnie większość zasobów dostępna jest w formie cyfrowej. FAO w ramach portalu Agricultural Information Management Standards prezentuje AgroTagger narzędzie do indeksowania dokumentów z dziedziny rolnictwa, które przeznaczone jest dla języka angielskiego. Ekstrakcja wiedzy jest utrudniona w językach takich jak język polski, posiadających bardzo rozbudowaną fleksję. W języku polskim odmienia się rzeczowniki, czasowniki, przymiotniki oraz zaimki osobowe. Właściwa indeksacja wymaga wstępnej redukcji form fleksyjnych, wobec czego wykorzystano słownik odmian języka polskiego i opracowano program redukujący. Ponadto opracowano i zaimplementowano algorytmy wyznaczania wag odpowiadających ważności terminów uwzględniające częstość występowania terminów i ich pozycję w dokumencie.
Do podejmowania decyzji ważna jest wiedza rozumiana jako umiejętność użytecznego wykorzystania informacji. Dotyczy to także zagadnień z dziedziny rolnictwa w szczególności szeroko pojętej produkcji roślinnej. Obecnie wiele potrzebnych informacji można odnaleźć w Internecie, także globalna sieć wykorzystywana jest do publikacji rezultatów. Aby można było efektywnie wykorzystać informacje w systemie zarządzania wiedzą, muszą być one precyzyjnie opisane. Sieć semantyczna a w szczególności idea Linked Data stwarza taką możliwość. Realizując projekt "Narzędzia zarządzania wiedzą w produkcji roślinnej" podjęto próbę wykorzystania systemu zarządzania treścią Drupal 7 do stworzenia prototypowego portalu będącego częścią systemu wspierającego zarządzanie wiedzą w produkcji roślinnej. Omówiono funkcjonalność modułu RDF Drupala, oceniono praktyczną ich przydatność do realizacji zadania oraz możliwości rozszerzenia.
EN
Knowledge understood as the ability to apply the information in useful way, is significant to make proper decisions. This also applies to agricultural issues, in particular, wider plant production. Currently, a lot of information can be found on the Internet. The global network is used to publish the results. The information must be precisely described to be used effectively in the knowledge management system. The Semantic Web and in particular the idea of Linked Data offers such a possibility. During implementation of the project "Knowledge management tools in plant production" the content management system Drupal 7 has been used to create a prototype portal which is a part of the supporting knowledge management system in plant production. The functionality of Drupal RDF module is presented and its practical usefulness for the task is rated as well as the possibility of its extension is discussed.
W artykule przedstawiono metodę modelowania problemu oceny zagrożenia w rolniczym procesie produkcyjnym i doboru konkretnego środka ochrony oraz wielkości adekwatnej dawki w integrowanym rolniczym procesie produkcyjnym. Podstawą decyzji jest diagnoza generatywna oparta o rozkład prawdopodobieństwa określony nad zbiorem możliwych decyzji. Pokazano w jaki sposób poprzez integrację niejednorodnych i niepewnych źródeł informacji można zmniejszyć niepewność w procesie podejmowania decyzji. Przedstawioną koncepcję budowy modelu oparto na technologii sieci bayesowskich.
EN
The study presents the modelling method of a risk assessment problem in the agricultural production process and selection of an adequate protection measure and the size of the measure in the integrated technology of the plant production. The decision results from a generative diagnosis based on the distribution of decision probability under the set of possible decisions. The study presented how an integration of non-uniform and uncertain sources of information decreases uncertainty in the process of decision taking. The concept of a model structure was presented based on the technology of the Bayesian networks. Bayesian diagnosis model shows how integration of heterogeneous uncertain information sources decrease uncertainty in process of decision-making.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.