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广东省农户柑橘交易垂直协作模式选择行为分析——基于7市65户农户的调查
1
作者
覃诗航
赖春媚
徐蓓蕾
《中南农业科技》
2024年第4期134-138,共5页
采用广东省7市65户农户的调查数据,通过运用SPSS 25软件描述统计分析方法对农户销售柑橘面临5种垂直协作模式时的选择行为进行分析和判断,然后运用频率、描述和交叉表法进一步分析农户柑橘交易垂直协作模式的选择情况和选择意愿。研究表...
采用广东省7市65户农户的调查数据,通过运用SPSS 25软件描述统计分析方法对农户销售柑橘面临5种垂直协作模式时的选择行为进行分析和判断,然后运用频率、描述和交叉表法进一步分析农户柑橘交易垂直协作模式的选择情况和选择意愿。研究表明,垂直协作交易模式的集成化程度越高,农户越能获得更大的份额利润,更能够对市场进行调节。由于缺少大型农户柑橘交易组织形式,包括柑橘生产合作社和柑橘加工企业,导致这些地区农户柑橘交易垂直协作的程度低、规模小。
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关键词
柑橘交易
农户
垂直协作模式
选择机制
合作社
个体户
调查
广东省
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职称材料
基于大语言模型的陆路交通基础设施设计规范智能抽取
2
作者
谢浩
姚洪锡
+2 位作者
钟晶
陈瓴
蒲建伟
《铁道标准设计》
2025年第11期17-25,共9页
陆路交通基础设施领域设计规范具有结构化程度低、标注数据稀缺、嵌套实体难以学习等特点,为实现设计规范知识的智能化抽取,提高规范检索和应用的智能化水平,在调研大量文献的基础上,以线路、路基、桥梁、隧道等结构物的相关设计规范为...
陆路交通基础设施领域设计规范具有结构化程度低、标注数据稀缺、嵌套实体难以学习等特点,为实现设计规范知识的智能化抽取,提高规范检索和应用的智能化水平,在调研大量文献的基础上,以线路、路基、桥梁、隧道等结构物的相关设计规范为例,提出“主语+条件+措施”的规范条文知识抽取规则,采用正则表达式对规范文本进行数据清洗,根据规范的格式特点定义规范的关键语义信息与待抽取关系的类型。基于清华大学大语言模型ChatGLM2-6B,采用LoRA微调方法进行人类反馈的强化学习模型训练,应用标注的数据集进行有监督学习,引入相似度算法自动打分排序进行奖励学习,采用KL散度算法,构建强化学习模型,并对抽取结果进行质量分析和结构化数据整合,建立规范知识图谱。结果表明,该强化学习模型训练收敛效果较好,质量评分超过90分,相对原大语言模型提升35%~99%。用于设计规范文本知识抽取任务时,可以较准确地抽取出规范条文中的“主语”“条件”“措施”的关键语义信息,挖掘嵌套文本语句中的逻辑或序列关系,抽取效果显著。建立了规范知识的非结构化数据治理方法,实现陆路交通领域设计规范知识的智能高效抽取,为知识图谱构建和知识应用的研发奠定基础。
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关键词
大语言模型
陆路交通
设计规范
知识抽取
语义信息
相似度算法
强化学习模型
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职称材料
题名
广东省农户柑橘交易垂直协作模式选择行为分析——基于7市65户农户的调查
1
作者
覃诗航
赖春媚
徐蓓蕾
机构
仲恺农业工程学院经贸学院
软
通
动力
信息
技术
(
集团
)
股份有限公司
出处
《中南农业科技》
2024年第4期134-138,共5页
基金
广东省普通高校人文社科重点研究基地项目(2022WZJD001)。
文摘
采用广东省7市65户农户的调查数据,通过运用SPSS 25软件描述统计分析方法对农户销售柑橘面临5种垂直协作模式时的选择行为进行分析和判断,然后运用频率、描述和交叉表法进一步分析农户柑橘交易垂直协作模式的选择情况和选择意愿。研究表明,垂直协作交易模式的集成化程度越高,农户越能获得更大的份额利润,更能够对市场进行调节。由于缺少大型农户柑橘交易组织形式,包括柑橘生产合作社和柑橘加工企业,导致这些地区农户柑橘交易垂直协作的程度低、规模小。
关键词
柑橘交易
农户
垂直协作模式
选择机制
合作社
个体户
调查
广东省
分类号
F323 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于大语言模型的陆路交通基础设施设计规范智能抽取
2
作者
谢浩
姚洪锡
钟晶
陈瓴
蒲建伟
机构
中铁第四勘察设计院
集团
有限公司
出处
《铁道标准设计》
2025年第11期17-25,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2600404)
中国铁建股份有限公司科技研发计划项目(2022-A02)。
文摘
陆路交通基础设施领域设计规范具有结构化程度低、标注数据稀缺、嵌套实体难以学习等特点,为实现设计规范知识的智能化抽取,提高规范检索和应用的智能化水平,在调研大量文献的基础上,以线路、路基、桥梁、隧道等结构物的相关设计规范为例,提出“主语+条件+措施”的规范条文知识抽取规则,采用正则表达式对规范文本进行数据清洗,根据规范的格式特点定义规范的关键语义信息与待抽取关系的类型。基于清华大学大语言模型ChatGLM2-6B,采用LoRA微调方法进行人类反馈的强化学习模型训练,应用标注的数据集进行有监督学习,引入相似度算法自动打分排序进行奖励学习,采用KL散度算法,构建强化学习模型,并对抽取结果进行质量分析和结构化数据整合,建立规范知识图谱。结果表明,该强化学习模型训练收敛效果较好,质量评分超过90分,相对原大语言模型提升35%~99%。用于设计规范文本知识抽取任务时,可以较准确地抽取出规范条文中的“主语”“条件”“措施”的关键语义信息,挖掘嵌套文本语句中的逻辑或序列关系,抽取效果显著。建立了规范知识的非结构化数据治理方法,实现陆路交通领域设计规范知识的智能高效抽取,为知识图谱构建和知识应用的研发奠定基础。
关键词
大语言模型
陆路交通
设计规范
知识抽取
语义信息
相似度算法
强化学习模型
Keywords
large language model
land transportation
design specification
knowledge extraction
semantic information
similarity algorithm
reinforcement learning model
分类号
U212 [交通运输工程]
U412 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广东省农户柑橘交易垂直协作模式选择行为分析——基于7市65户农户的调查
覃诗航
赖春媚
徐蓓蕾
《中南农业科技》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于大语言模型的陆路交通基础设施设计规范智能抽取
谢浩
姚洪锡
钟晶
陈瓴
蒲建伟
《铁道标准设计》
2025
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