团队简介：

团队主要从事农业农村大数据治理、挖掘相关技术研究，研究技术覆盖从农业农村技术数据的自动采集、规范处理、模型构建、挖掘分析的全过程。研发基于大语言模型和深度学习的自然语言处理方法技术，开展农业知识抽取、知识可视化、知识推理。应用数据治理、机器学习、数据探索、因果推理、数据可视化等方法技术，研究面向农业生产经营管理的专业大数据模型算法和分析产品，实现农业大数据知识挖掘与价值发现。

团队首席：

崔运鹏，研究员，博士生导师，农业农村部农业大数据重点实验室常务副主任，中国农业科学院农业认知计算系统研究与应用创新团队首席科学家，中国农业科学院农业信息研究所农业大数据挖掘研究室主任。主要研究方向为自然语言处理技术、基于深度学习的生物信息分析、农业大数据治理挖掘分析方法与技术，农业知识管理与服务。

研究方向：

工业化文本挖掘模型与算法研究。研发基于大语言模型和深度学习的自然语言处理方法技术，开展农业知识与信息抽取、智能问答、文本挖掘、知识推理与知识可视化。

结构化数据分析挖掘方法技术研究。应用数据治理、机器学习、数据探索、因果推理、数据可视化等方法技术，研究面向农业生产经营管理的专业大数据模型算法，实现农业大数据知识挖掘与价值发现。

农业大数据分析决策产品研发与推广。面向农业生产经营管理决策中的实际问题，基于大数据挖掘分析和可视化技术，打造通用性自服务深度数据分析产品，实现数据驱动型决策管理需求的快速响应与定制服务。

技术成果：

近年来，团队在大数据分析、自然语言处理两个领域紧跟世界前沿，引入业界最新技术解决农业领域问题，并根据技术发展的最新动态持续更新技术实现。获得专利28项，软件著作权项86项，发表专著11部，论文158篇，其中SCI 15篇，EI 22篇，中文核心58篇。研发了多源异构涉农大数据融汇治理与分析平台区域智慧农业大数据云平台、土壤地力与病虫害数据管理与分析平台等平台/系统10个以上，结构化、非结构化大数据分析挖掘算法模型15个以上。开发了大量的专业领域大数据分析产品，构建起一整套面向科技创新、管理创新、产业创新需求的数据应用管理方法体系，研发了农业生产知识与技术大语言模型、农业政务大语言模型、古农文大语言模型三大农业领域语言模型，并形成了区域智慧农业大数据平台、认知搜索与知识发现系统等产品及衍生系列产品，支撑业务数字化管理、决策数字化与服务智能化。