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基于网状结构的农业信息分类被引量：3: 1; 作者俞新凯李斌毛敏《现代农业科技》 2011年第3期47-49,共3页; 在分析现阶段各类农业信息系统的信息结构体系的基础上,在信息分类方法上提出了网状结构分类法,对构建科学系统的信息资源体系提出新的思路。; 关键词农业信息分类存在问题网状结构原理原则优点; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BiGRU_MulCNN的农业问答问句分类技术研究被引量：23: 2; 作者金宁赵春江 +3 位作者吴华瑞缪祎晟李思杨宝祝《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期199-206,共8页; “中国农技推广”问答社区每天新增提问数据近万条,对提问的有效分类是实现智能问答的关键技术环节。海量提问数据具有特征稀疏性强、噪声大、规范性差的特点,制约了文本分类效果。为了改善农业问答问句短文本分类性能,提出了BiGRU_Mul... 展开更多; 关键词农业信息分类自然语言处理双向门控循环单元神经网络卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析被引量：13: 3; 作者张明岳吴华瑞朱华吉《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期203-210,共8页; 互联网农技推广社区每秒增衍问答数据近万组,这些海量数据具有隐性的词性、情感和冗余向量特征,实现数据聚合与数据块消减是该领域的难题。提出了一种基于卷积神经网络的农业问答情感极性特征抽取分析模型,结合农业分词字典,对数据集进... 展开更多; 关键词农业信息分类特征提取自然语言处理卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用本体技术实现的智能搜索与录入系统被引量：1: 4; 作者赖世刚李春子贺立源《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期131-133,142,共4页; 针对网络信息共享的需求和农业学科自身的特点,利用本体技术,提出基于网络农业信息分类编码的农业信息本体作为网页分类标识、数据库管理和搜索关键字推理的标准。拓展了传统搜索引擎的结构,结合Agent和Jena技术,构建了一个具有信息检... 展开更多; 关键词本体网络农业信息分类编码 Jena技术 AGENT技术搜索与录入系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网状结构的农业信息分类被引量：3: 1; 作者俞新凯李斌毛敏; 机构广州城建职业学院广州市农业信息中心; 出处《现代农业科技》 2011年第3期47-49,共3页; 文摘在分析现阶段各类农业信息系统的信息结构体系的基础上,在信息分类方法上提出了网状结构分类法,对构建科学系统的信息资源体系提出新的思路。; 关键词农业信息分类存在问题网状结构原理原则优点; Keywords agricultural information classification problems reticulate frame theory principle advantage; 分类号 G201 [文化科学—传播学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BiGRU_MulCNN的农业问答问句分类技术研究被引量：23: 2; 作者金宁赵春江吴华瑞缪祎晟李思杨宝祝; 机构沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳建筑大学研究生院国家农业信息化工程技术研究中心北京农业信息技术研究中心沈阳建筑大学党委组织部; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期199-206,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61871041、61571051) 北京市自然科学基金项目(4172024、4172026)。; 文摘 “中国农技推广”问答社区每天新增提问数据近万条,对提问的有效分类是实现智能问答的关键技术环节。海量提问数据具有特征稀疏性强、噪声大、规范性差的特点,制约了文本分类效果。为了改善农业问答问句短文本分类性能,提出了BiGRU_MulCNN分类模型,运用TFIDF算法拓展文本特征,并加权表示文本词向量,利用双向门控循环单元神经网络获取输入词向量的上下文特征信息,构建多尺度并行卷积神经网络,进行多粒度的特征提取。试验结果表明,基于混合神经网络的短文本分类模型可以优化文本表示和文本特征提取,能够准确地对用户提问进行自动分类,正确率达95.9%,与其他9种文本分类方法相比,分类性能优势明显。; 关键词农业信息分类自然语言处理双向门控循环单元神经网络卷积神经网络; Keywords classification of agriculture information natural language processing bi-directional gated recurrent unit convolutional neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析被引量：13: 3; 作者张明岳吴华瑞朱华吉; 机构国家农业信息化工程技术研究中心北京农业信息技术研究中心农业农村部农业信息软硬件产品质量检测重点实验室; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期203-210,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61571051) 北京市自然科学基金项目(4172024) 北京市农林科学院2018年度科研创新平台建设项目(PT2018-25); 文摘互联网农技推广社区每秒增衍问答数据近万组,这些海量数据具有隐性的词性、情感和冗余向量特征,实现数据聚合与数据块消减是该领域的难题。提出了一种基于卷积神经网络的农业问答情感极性特征抽取分析模型,结合农业分词字典,对数据集进行分词后使用Skip-gram模型转换为256维的词向量,利用批规范后的卷积神经网络对数据集进行训练,从而得到用于识别农技推广社区问答词性情感相似性的神经网络模型参数。试验结果表明,该方法能够准确识别测试样例集中的冗余队列,与其他5种文本分类方法进行比较,各项指标优势明显,针对测试集的语性特征抽取准确率达到82. 7%。; 关键词农业信息分类特征提取自然语言处理卷积神经网络; Keywords classification of agriculture information feature extraction natural language processing convolutional neural network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用本体技术实现的智能搜索与录入系统被引量：1: 4; 作者赖世刚李春子贺立源; 机构华中农业大学资源与环境学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期131-133,142,共4页; 文摘针对网络信息共享的需求和农业学科自身的特点,利用本体技术,提出基于网络农业信息分类编码的农业信息本体作为网页分类标识、数据库管理和搜索关键字推理的标准。拓展了传统搜索引擎的结构,结合Agent和Jena技术,构建了一个具有信息检索和自动归类的搜索与录入系统,使得系统更具智能化、人性化和专业化,有效地利用信息,提高了查全率和查准率。; 关键词本体网络农业信息分类编码 Jena技术 AGENT技术搜索与录入系统; Keywords ontology classification and coding for Web agricultural information Jena Agent search and input system; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于网状结构的农业信息分类	俞新凯李斌毛敏	《现代农业科技》	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于BiGRU_MulCNN的农业问答问句分类技术研究	金宁赵春江吴华瑞缪祎晟李思杨宝祝	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	23	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析	张明岳吴华瑞朱华吉	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	利用本体技术实现的智能搜索与录入系统	赖世刚李春子贺立源	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料