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基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力.结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73%、88.64%、90.16%,具有较好的效果.研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果. 相似文献
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江苏省位于中国大陆东部沿海中心,辖江临海,扼淮控湖,地跨长江、淮河南北,京杭大运河从中穿过,区域内水域滩涂资源丰富,是我国唯一拥有大江大河大湖大海的省份,适合发展渔业。2019年,全省水产养殖面积6×105 hm2,水产品总产量4.84×106 t,渔业产值1 741亿元,分别位居全国第三、第五和第一。为了践行习近平总书记提出的“绿水青山就是金山银山”的发展理念,响应《关于加快推进水产养殖业绿色发展的若干意见》(农渔发〔2019〕1号)等文件精神,贯彻落实省委省政府关于生态文明建设的总体布局,推进全省水环境治理和生态渔业建设,江苏省计划用3年时间,对全省水产养殖主产区养殖池塘实施生态化改造,推广生态健康养殖技术模式,不断提高池塘养殖尾水处理水平。现就养殖池塘尾水净化模式、生态化改造工程设计、养殖尾水净化可持续管理运维3个主要方面进行具体阐述,从而为养殖池塘生态化改造进一步实施的可操作性提供支撑。 相似文献
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稻渔综合种养技术研究进展 总被引:8,自引:3,他引:5
稻渔综合种养可使农业从单一经营转变为复合经营,从平面生产转变为立体生产,是农业转方式、调结构的重要发展方向。为进一步促进稻渔综合种养研究的深入开展和稻渔综合种养模式的推广应用,综述了中国稻渔综合种养技术的发展概况,阐明了稻渔综合种养模式的增产增效作用及与之配套的稻田工程技术、安全植保技术、安全施肥技术、鱼病防治技术、水质管理技术的实施过程,指出了稻渔综合种养模式对产业的支撑作用,展望了稻渔综合种养模式的发展前景,并提出了稻渔综合种养模式的重点研究方向。 相似文献
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池塘循环流水养殖模式的发展现状和效益分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在生态经济一体化发展的新时代,亟须将可持续性的高质量水产养殖与水生环境保护相适应。池塘养殖作为世界水产养殖中最主要的形式,必须朝着环境友好型的复合—生态—水产养殖模式发展。本文总结了池塘循环流水养殖模式的发展现状,并对其产生的经济、社会和生态效益进行了分析,表明该模式可有效实现工业化管理、集约化生产,并通过养殖水体循环利用达到养殖污水"零排放",是一种高效节能、生态环保、质量安全的可持续性渔业发展模式。 相似文献
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介绍了泰州市姜堰区渔业船员的基本情况及船员管理工作的主要做法和成效,指出了渔业船员管理的问题和挑战,并提出了加强渔业船员管理的对策。 相似文献
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渔业数据失真对两种非平衡剩余产量模型评估结果的影响比较 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究渔业数据失真对两种非平衡剩余产量模型评估结果的影响,以南大西洋长鳍金枪鱼渔业产量和单位捕捞努力量渔获量(CPUE)数据作为基础数据,加入5种不同程度[变异系数(CV)=1%、5%、10%、20%和30%]的随机误差,模拟了(1)无数据失真,(2)仅产量数据失真,(3)仅CPUE数据失真,(4)产量和CPUE数据均失真等4种情况。利用基于ASPIC的非平衡剩余产量模型(ASM)和基于贝叶斯状态空间建模方法的非平衡剩余产量模型(BSM)分别评估了最大可持续产量(MSY)、B_(MSY)、F_(MSY)、B_(2011)/B_(MSY)、F2011/F_(MSY)等5种生物学参考点和管理指标。结果显示,在无数据失真情况下,ASM和BSM评估的MSY分别为2.866×10~4 t和2.836×10~4 t,B_(2011)/B_(MSY)分别为1.366和1.324,F2011/F_(MSY)分别为0.627和0.667,均相差不大,表明该渔业目前状态良好,ASM得到了较大的B_(MSY)(31.48×10~4 t)和较小的F_(MSY)(0.091);数据失真对ASM评估的B_(MSY)和F_(MSY)分别产生了严重的过低估计和过高估计,且CPUE数据失真产生的影响要比产量数据失真大;随着随机误差的增大,BSM评估的生物学参考点和管理指标的绝对百分比偏差有增大趋势;与ASM相比,BSM能够更好地处理渔业数据中存在的随机误差,除了MSY以外,BSM评估的生物学参考点和管理指标绝对百分比偏差均要比ASM的评估结果低,尤其是B_(MSY)和F_(MSY)。因此,在使用存在较大随机误差的渔业数据进行资源评估时,BSM具有一定的优势。 相似文献
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解读了农村农业部、生态环境部、林草局联合发布的《关于推进大水面生态渔业发展的指导意见》的总体要求、基本原则、发展目标、主要内容和管理机制,为发展生态渔业提供参考。 相似文献