针对农业领域文本信息密度大、语义模糊、特征稀疏的特点,提出一种基于MacBERT(MLM as correction-BERT)、深度金字塔卷积网络(DPCNN)和注意力机制(Attention)的农业文本分类模型,命名为MacBERT—DPCNN—Attention(MDA)。首先,使用MacB...针对农业领域文本信息密度大、语义模糊、特征稀疏的特点,提出一种基于MacBERT(MLM as correction-BERT)、深度金字塔卷积网络(DPCNN)和注意力机制(Attention)的农业文本分类模型,命名为MacBERT—DPCNN—Attention(MDA)。首先,使用MacBERT模型充分提取农业类文本内容的上下文信息,强化文本的语义特征表示。然后,DPCNN模型通过其多层卷积神经网络和池化操作,有效捕获文本的局部特征。最后,注意力机制进一步增强农业文本序列的特征表达。结果表明,与其他主流模型如BERT—DPCNN、BERT—CNN、BERT—RNN相比,MDA模型在农业文本分类任务上的精确率提升1.04%以上,召回率提升0.95%以上,F1值提升0.14%以上。表明所提模型在解决农业领域文本分类问题方面的有效性和优越性。展开更多
针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特...针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特征信息提取能力,在此基础上基于ResNet设计了针对废弃家电回收图像分类问题的ME-ResNet模型;其次,通过用深度可分离卷积替换多尺度卷积中的部分卷积层,实现ME-ResNet模型轻量化;最后,通过与其他卷积神经网络的对比实验,对ME-ResNet及其轻量化模型的性能进行了验证。研究结果表明:相较于经典的卷积神经网络ResNet34,ME-ResNet及其轻量化模型均能有效提升识别准确度,针对构建的数据集,其最优准确率分别提升了1.2%和0.3%,宏精确率分别提升了1.7%和0.9%,宏召回率分别提升了1.3%和0.2%,宏F1分数分别提升了1.5%和0.5%。展开更多
文摘针对农业领域文本信息密度大、语义模糊、特征稀疏的特点,提出一种基于MacBERT(MLM as correction-BERT)、深度金字塔卷积网络(DPCNN)和注意力机制(Attention)的农业文本分类模型,命名为MacBERT—DPCNN—Attention(MDA)。首先,使用MacBERT模型充分提取农业类文本内容的上下文信息,强化文本的语义特征表示。然后,DPCNN模型通过其多层卷积神经网络和池化操作,有效捕获文本的局部特征。最后,注意力机制进一步增强农业文本序列的特征表达。结果表明,与其他主流模型如BERT—DPCNN、BERT—CNN、BERT—RNN相比,MDA模型在农业文本分类任务上的精确率提升1.04%以上,召回率提升0.95%以上,F1值提升0.14%以上。表明所提模型在解决农业领域文本分类问题方面的有效性和优越性。
文摘针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特征信息提取能力,在此基础上基于ResNet设计了针对废弃家电回收图像分类问题的ME-ResNet模型;其次,通过用深度可分离卷积替换多尺度卷积中的部分卷积层,实现ME-ResNet模型轻量化;最后,通过与其他卷积神经网络的对比实验,对ME-ResNet及其轻量化模型的性能进行了验证。研究结果表明:相较于经典的卷积神经网络ResNet34,ME-ResNet及其轻量化模型均能有效提升识别准确度,针对构建的数据集,其最优准确率分别提升了1.2%和0.3%,宏精确率分别提升了1.7%和0.9%,宏召回率分别提升了1.3%和0.2%,宏F1分数分别提升了1.5%和0.5%。
