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基于特征增强的农业短文本语义智能匹配方法研究
1
作者
金宁
郭宇峰
+2 位作者
渠丽娜
缪祎晟
吴华瑞
《农业机械学报》
北大核心
2025年第5期395-404,共10页
针对农业短文本数据特征词语少、语义特征稀疏、冗余度高、价值密度低等问题,构建了一种利用多尺度通道注意力算法融合多语义特征的语义匹配模型Font_MBAFF,以提升农业短文本的语义匹配性能。首先利用汉字偏旁部首和四角号码丰富短文本...
针对农业短文本数据特征词语少、语义特征稀疏、冗余度高、价值密度低等问题,构建了一种利用多尺度通道注意力算法融合多语义特征的语义匹配模型Font_MBAFF,以提升农业短文本的语义匹配性能。首先利用汉字偏旁部首和四角号码丰富短文本特征;然后利用多尺度卷积核通道注意力加权网络MSCN和基于多头自注意力的双向长短期记忆网络Multi_SAB分别从空间和时间提取语义特征;最后利用文本注意力融合机制TEXTAFF对多种特征进行智能融合。试验结果表明,Font_MBAFF模型可有效弥补短文本特征词少的不足,优化文本特征提取及特征融合,语义匹配正确率达到96.42%,与MaLSTM、BiLSTM、BiLSTM_Self-attention、TEXTCNN_Attention、Sentence-BERT等5种语义匹配模型相比优势明显,正确率至少高2.07个百分点。
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关键词
农业短文本
语义匹配
字形特征表示
多
特征
融合
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职称材料
题名
基于特征增强的农业短文本语义智能匹配方法研究
1
作者
金宁
郭宇峰
渠丽娜
缪祎晟
吴华瑞
机构
沈阳建筑大学计算机科学与工程学院
国家农业信息化工程研究中心
农业农村部农业信息化技术重点实验室
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第5期395-404,共10页
基金
辽宁省教育厅基础研究项目(LJKQZ20222458)
辽宁省科技计划联合计划项目(2024-MSLH-399)。
文摘
针对农业短文本数据特征词语少、语义特征稀疏、冗余度高、价值密度低等问题,构建了一种利用多尺度通道注意力算法融合多语义特征的语义匹配模型Font_MBAFF,以提升农业短文本的语义匹配性能。首先利用汉字偏旁部首和四角号码丰富短文本特征;然后利用多尺度卷积核通道注意力加权网络MSCN和基于多头自注意力的双向长短期记忆网络Multi_SAB分别从空间和时间提取语义特征;最后利用文本注意力融合机制TEXTAFF对多种特征进行智能融合。试验结果表明,Font_MBAFF模型可有效弥补短文本特征词少的不足,优化文本特征提取及特征融合,语义匹配正确率达到96.42%,与MaLSTM、BiLSTM、BiLSTM_Self-attention、TEXTCNN_Attention、Sentence-BERT等5种语义匹配模型相比优势明显,正确率至少高2.07个百分点。
关键词
农业短文本
语义匹配
字形特征表示
多
特征
融合
Keywords
agricultural short text
semantic matching
glyph feature representation
multi-feature fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于特征增强的农业短文本语义智能匹配方法研究
金宁
郭宇峰
渠丽娜
缪祎晟
吴华瑞
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
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