【摘 要】
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针对农业智能问答系统构建过程中传统的农业命名实体识别方法依赖人工特征模板、特征信息提取不充分、实体名称多样导致标注不一致等问题,提出一种基于注意力机制的农业文本
【机 构】
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山西农业大学工学院,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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国家自然科学基金项目(61871041),国家重点研发计划项目(2019YFD1101105),北京市科技计划项目(Z191100004019007)
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针对农业智能问答系统构建过程中传统的农业命名实体识别方法依赖人工特征模板、特征信息提取不充分、实体名称多样导致标注不一致等问题,提出一种基于注意力机制的农业文本命名实体识别方法。采用连续词袋模型(Continuous bag of words,CBOW)对输入字向量进行预训练,丰富字向量特征信息,缓解分词准确度对性能的影响;引入文档级的注意力(Attention)机制,获取实体间相似信息,保证实体在不同语境下的标签一致性;基于双向长短期记忆网络(Bi-directional long-short term
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