Con el rápido desarrollo de las tecnologías de Internet e Inteligencia Artificial, los Sistemas Expertos Agrícolas (AESs) se han vuelto cruciales para brindar soporte técnico y toma de decisiones en la gestión agrícola. Sin embargo, los métodos tradicionales de procesamiento de lenguaje natural a menudo tienen dificultades con la terminología especializada y el contexto, y carecen de la adaptabilidad para manejar clasificaciones de texto complejas. La diversidad y naturaleza evolutiva de los textos agrícolas hacen que la comprensión semántica profunda y la integración del conocimiento contextual sean especialmente desafiantes.