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基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类
被引量：
13
1
作者
王郝日钦
吴华瑞
+2 位作者
冯帅
刘志超
许童羽
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期237-243,共7页
为了解决“中国农技推广APP”问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention_DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向...
为了解决“中国农技推广APP”问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention_DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向量化处理,采用Word2vec方法能够有效地解决文本的高维性和稀疏性问题。对卷积神经网络(CNN)上下游卷积块之间建立一条稠密的链接,并结合注意力机制(Attention),使文本中的关键词特征得以充分体现,使文本分类模型具有更好的文本特征提取精度,从而提高了分类精确率。试验表明:基于Attention_DenseCNN的水稻问句分类模型可以提高文本特征的利用率、减少特征丢失,能够快速、准确地对水稻问句文本进行自动分类,其分类精确率及F1值分别为95.6%和94.9%,与其他7种神经网络问句分类方法相比,分类效果明显提升。
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关键词
水稻问句分类
自然语言处理
密集连接卷积神经网络
注意力机制
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题名
基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类
被引量：
13
1
作者
王郝日钦
吴华瑞
冯帅
刘志超
许童羽
机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
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
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期237-243,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFD0300309)
江苏大学农业装备学部项目和内蒙古民族大学科学研究基金项目(NMDYB18028、NMDYB18026、NMDYB17138)。
文摘
为了解决“中国农技推广APP”问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention_DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向量化处理,采用Word2vec方法能够有效地解决文本的高维性和稀疏性问题。对卷积神经网络(CNN)上下游卷积块之间建立一条稠密的链接,并结合注意力机制(Attention),使文本中的关键词特征得以充分体现,使文本分类模型具有更好的文本特征提取精度,从而提高了分类精确率。试验表明:基于Attention_DenseCNN的水稻问句分类模型可以提高文本特征的利用率、减少特征丢失,能够快速、准确地对水稻问句文本进行自动分类,其分类精确率及F1值分别为95.6%和94.9%,与其他7种神经网络问句分类方法相比,分类效果明显提升。
关键词
水稻问句分类
自然语言处理
密集连接卷积神经网络
注意力机制
Keywords
rice question classification
natural language processing
dense connection convolution neural network
attention mechanism
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类
王郝日钦
吴华瑞
冯帅
刘志超
许童羽
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
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