首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别
引用本文:李想,魏小红,贾璐,陈昕,刘磊,张彦娥.基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别[J].农业机械学报,2017,48(S1):178-185.
作者姓名:李想  魏小红  贾璐  陈昕  刘磊  张彦娥
作者单位:中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,山东老刀网络科技有限公司,中国农业大学
基金项目:国家自然科学基金项目(61502500)、北京市自然科学基金项目(4164090)和中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017QC077)
摘    要:互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务,响应速度慢,回答质量难以保证。实现智能农技问题解答,构建农技知识库,需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少,且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点,针对农技问答数据,提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词,并对分词后的语料,针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型,可以对语料进行分类,包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置,从而实现了对3类命名实体的识别,由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小,提高了本方法的识别准确度,降低了模型训练时间,对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%,比现有方法有显著提高。

关 键 词:病虫害  农药  知识库  命名实体识别  条件随机场
收稿时间:2017/7/10 0:00:00

Recognition of Crops, Diseases and Pesticides Named Entities in Chinese Based on Conditional Random Fields
Institution:China Agricultural University,China Agricultural University,China Agricultural University,China Agricultural University,Shandong Laodao Network Technology Co., Ltd. and China Agricultural University
Abstract:
Keywords:disease  pesticide  knowledge base  named entities recognition  conditional random fields
点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《农业机械学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号