【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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)。
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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
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