,歡迎光臨365体育app官网入口雜志社官方網站！
稿件查詢：
2022年17期
基于PCNN-Attention的土壤肥力關系抽取研究
| 作 者 | 季豐，周樂樂，張彩麗，任竹，劉楠楠，陳磊 |
| 第一作者 | 季豐 |
| 作者單位 | 安徽省農業科學院農業經濟與信息研究所，安徽合肥 |
| 卷 號 | 50 |
| 發表年份 | 2022 |
| 發表刊期 | 17 |
| 發表頁面 | 216-218 |
| 關 鍵 字 | 土壤肥力；PCNN；注意力機制；關系抽取；知識圖譜 |
| 摘 要 | 關系抽取旨在抽取文本中實體間的語義關系，是知識圖譜構建和信息抽取中的一個關鍵環節。針對中文土壤肥力文本中語法結構復雜、指標類型較多、同一指標描述方式不同等問題，提出一個基于結合注意力機制的分段卷積神經網絡（PCNN-Attention）的土壤肥力關系抽取模型，模型利用分段卷積神經網絡實現關系抽取，并在此基礎上添加了注意力機制，以提高關系分類的準確性。在構建的數據集中，該模型對多種土壤肥力關系進行抽取，準確度、召回率、F1值加權平均值分別達到了89%、89%、88%，驗證了該方法的可行性和有效性，能夠滿足土壤肥力知識圖譜系統構建的需求。 |
| 附 件 |
基于PCNN-Attention的土壤肥力關系抽取研究
|
| 注：若需下載，請右鍵單擊另存 |
- 上一篇： 農業供給側結構性改革成效調研分析
- 下一篇： 基于文獻計量的國內外地理標志研究發展態勢可視化分析
