基于ERNIE及改进DPCNN的棉花病虫害问句意图识别
李东亚1
白涛2
香慧敏3
戴硕1
王震鲁1
1.新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐 8300522.新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐 830052;智能农业教育部工程研究中心,新疆乌鲁木齐 830052;新疆农业信息化工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐 8300523.新疆科信职业技术学院,新疆乌鲁木齐 830049
摘要：针对目前没有公开的棉花病虫害相关问句数据集且问句较短、类型多样等问题,本研究通过查阅文献及咨询相关领域专家,构建了棉花病虫害问句数据集CQCls,定义了 78 种棉花病虫害实体和 9 种问句类型;同时提出了一种基于ERNIE预训练模型的棉花病虫害问句意图识别模型,首先通过ERNIE模型将输入问句映射到向量空间,使用融合词位置信息的DPCNN模型进行特征向量的抽取,与基础的DPCNN模型相比,通过融合词位置信息能有效提高模型的表达能力,然后经过Softmax得到最终结果.实验结果表明,本研究提出的意图识别模型相较于其他模型取得了较好的结果,宏平均和加权平均的F1 分数值分别为 97.45%和97.31%;在文本语料数据内容复杂多样且文本格式不规范的DMSCD数据集上,训练结果中不同类别的F1 分数的权重平均也能达到 73.42%,进一步证明了该模型的有效性及泛化能力.
关键词：棉花病虫害问句意图识别ERNIE模型DPCNN模型词位置信息
分类号：S435.62(病虫害及其防治)TP391.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：科技部科技创新重大项目(2022ZD0115800)新疆维吾尔自治区重大科技专项(2022A02011-4)新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2022J009)
论文发表日期：2024-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 143-151 )
英文信息