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意的水平，因此决策存在不确定性。 (3)系统过于注重科学研究而忽视实际应用。由于作物模型和智 能算法过于复杂，大部分的系统对于非农业领域专家来说很难理解， 因而难以应用。在系统设计上，很多系统并没有按现代软件工程的思 想 来实现，运用的编程软件比较滞后，界面不够友好，存在难以理解 把握的术语与输入。同时，对决策问题结构的了解不够深入，特别是 尚无处理不良结构问题的、行之有效的方法和得心应手的工具。在系统 性，通过模块构件集成应用，利用农业领域翻译模板抽取技术、汉民语 料库技术、即时翻译技术、翻译模型构造技术、语言模型训练即时、统计 机器翻译的编/解码器技术、民族语言显示和编码转换技术、软件工程 “ 技术、多民族语言知识获取与推理技术等，对现有 农业信息处理与知 ” 识管理平台 进行多民族语言知识获取、多语言文字适应、系统强壮性、 平台可扩展性等几个方面的改造和提高，构建了多民族语言农业智能信