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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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随着中西方文化的交融,在城市绿地公共空间中墓园已经成为重要的一部分。而中国人口老龄化呈上升趋势,现代墓园的需求增加以及商业暴利,从而忽视了情感的重要性。以城市墓园作为研究对象,通过文献研究、典型案例分析等方法,探究城市墓园景观设计方法,为中国城市墓园建设提供可借鉴的理论基础。 相似文献