論文の概要: KisanQRS: A Deep Learning-based Automated Query-Response System for Agricultural Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08883v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 05:25:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:05.923098
• Title: KisanQRS: A Deep Learning-based Automated Query-Response System for Agricultural Decision-Making
• Title（参考訳）: KisanQRS:農業意思決定のためのディープラーニングベースのクエリ応答システム
• Authors: Mohammad Zia Ur Rehman, Devraj Raghuvanshi, Nagendra Kumar,
• Abstract要約: KisanQRSは農業分野における堅牢なクエリ応答フレームワークである。 ファーマークエリのセマンティックおよび語彙的類似性を統合する。 高速なしきい値に基づくクラスタリング方式を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13654846342364302
• License:
• Abstract: Delivering prompt information and guidance to farmers is critical in agricultural decision-making. Farmers helpline centres are heavily reliant on the expertise and availability of call centre agents, leading to inconsistent quality and delayed responses. To this end, this article presents Kisan Query Response System (KisanQRS), a Deep Learning-based robust query-response framework for the agriculture sector. KisanQRS integrates semantic and lexical similarities of farmers queries and employs a rapid threshold-based clustering method. The clustering algorithm is based on a linear search technique to iterate through all queries and organize them into clusters according to their similarity. For query mapping, LSTM is found to be the optimal method. Our proposed answer retrieval method clusters candidate answers for a crop, ranks these answer clusters based on the number of answers in a cluster, and selects the leader of each cluster. The dataset used in our analysis consists of a subset of 34 million call logs from the Kisan Call Centre (KCC), operated under the Government of India. We evaluated the performance of the query mapping module on the data of five major states of India with 3,00,000 samples and the quantifiable outcomes demonstrate that KisanQRS significantly outperforms traditional techniques by achieving 96.58% top F1-score for a state. The answer retrieval module is evaluated on 10,000 samples and it achieves a competitive NDCG score of 96.20%. KisanQRS is useful in enabling farmers to make informed decisions about their farming practices by providing quick and pertinent responses to their queries.
• Abstract（参考訳）: 農家への迅速な情報提供と指導は、農業の意思決定において重要である。 ファーマーのヘルプラインセンターはコールセンターエージェントの専門知識と可用性に大きく依存しており、一貫性のない品質と応答が遅れている。 この目的のために、本記事では、ディープラーニングに基づく農業分野の堅牢なクエリ応答フレームワークであるKisan Query Response System(KisanQRS)を紹介する。 KisanQRSは、ファーマークエリのセマンティックおよび語彙的類似性を統合し、高速なしきい値ベースのクラスタリング手法を採用している。 クラスタリングアルゴリズムは、すべてのクエリを反復して、類似性に応じてクラスタに整理する線形検索手法に基づいている。 クエリマッピングでは、LSTMが最適であることがわかった。 提案手法は,作物の解答候補をクラスタリングし,クラスタ内の解答数に基づいてこれらの解答クラスタをランク付けし,各クラスタのリーダを選択する。 私たちの分析で使用されるデータセットは、インド政府の下で運用されているキサンコールセンター(KCC)からの3400万のコールログのサブセットで構成されています。 インド5大州におけるクエリマッピングモジュールの性能を3,00,000サンプルを用いて評価したところ,KisanQRSは96.58%の上位F1スコアを達成し,従来の手法を著しく上回る結果となった。 回答検索モジュールは1万のサンプルで評価され、競合するNDCGスコア96.20%を達成している。 KisanQRSは、農業従事者に対して、クェリに対して迅速かつ適切な応答を提供することによって、農家が農業慣行に関する情報的な決定を行えるようにするのに役立つ。

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