基于BERT-BiLSTM-CRF模型的畜禽疫病文本分词研究

针对畜禽疫病文本语料匮乏、文本内包含大量疫病名称及短语等未登录词问题,提出了一种结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF畜禽疫病文本分词模型。以羊疫病为研究对象,构建了常见疫病文本数据集,将其与通用语料PKU结合,利用BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练语言模型进行文本向量化表示;通过双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)获取上下文语义特征;由条件随机场(Conditional random field, CRF)输出全局最优标签序列。基于此,在CRF层后加入畜禽疫病领域词典进行分词匹配修正,减少在分词过程中出现的疫病名称及短语等造成的歧义切分,进一步提高了分词准确率。实验结果表明,结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF模型在羊常见疫病文本数据集上的F1值为96.38%,与jieba分词器、BiLSTM-Softmax模型、BiLSTM-CRF模型、未结合词典匹配的本文模型相比,分别提升11.01、1...     

园林绿化工程中新栽植物的修剪与应用

本文从近几年的园林绿化栽植工程中,总结了一些不同季节栽植时修剪程度的轻重对植物成活率的影响,对园林绿化工程的施工具有较强的操作性和实用性。