La mancha aguda del trigo es una enfermedad fúngica transmitida por el suelo que se encuentra comúnmente en las áreas de trigo en China, la cual puede ocurrir durante todo el período reproductivo del trigo y tiene un gran impacto en el rendimiento y la calidad del trigo en China. Al construir una ontología de dominio para el control de la mancha aguda del trigo y modelar el conocimiento del dominio, nuestro objetivo es integrar y compartir el conocimiento en el campo del control de la mancha aguda del trigo, lo que puede proporcionar un apoyo y orientación importantes para la toma de decisiones agrícolas y el control de enfermedades. En este estudio, se utilizó la literatura en el campo del control de la mancha aguda del trigo como fuente de datos, se empleó el algoritmo de extracción de palabras clave KeyBERT para extraer los conceptos centrales de la ontología, y se extrajeron las relaciones jerárquicas entre los conceptos de la ontología a través de la agrupación. Basado en la ontología construida para el control de la mancha aguda del trigo, se formó el esquema de extracción de conocimiento, y se entrenó el modelo de extracción de conocimiento utilizando el modelo de preentrenamiento de mejora del conocimiento ERNIE 3.0. Este estudio propone un modelo y un algoritmo para realizar la extracción de conocimiento basado en la ontología de dominio, describe el método de construcción y el marco de proceso de la ontología de dominio del control de la mancha aguda del trigo, y detalla el efecto de entrenamiento y razonamiento del modelo de extracción de conocimiento. El modelo de extracción de conocimiento construido en este estudio para el control de la mancha aguda del trigo contiene un sistema conceptual más completo de la mancha aguda del trigo. El valor F1 del modelo alcanza el 91.26%, lo que representa una mejora del 17.86% en comparación con el modelo base, y puede satisfacer las necesidades de extracción de conocimiento en el campo del control de la mancha aguda del trigo. Este estudio puede proporcionar una referencia para la extracción de conocimiento del dominio y ofrecer un fuerte apoyo para el descubrimiento de conocimiento y aplicaciones posteriores, como preguntas y respuestas inteligentes y recomendaciones inteligentes en el campo del control de la mancha aguda del trigo.