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1.
命名实体识别是从农产品信息文本数据中有效抽取信息的关键一步,旨在从非结构化文本中确定与农产品特性相关的命名实体。农业领域的命名实体识别研究大多集中在农业病虫害领域,关于农产品信息文本的实体识别研究较少,通过采用BMES标注的方式对爬虫获取的农产品信息文本数据进行标注,提出融合BERT的BiLSTM-CRF深度学习模型对该文本数据进行实体抽取。将该模型与多种神经网络模型的实验结果比较发现,融合BERT的BiLSTM-CRF模型对农作物、地区、富含营养成分等3种命名实体识别的准确率和召回率分别为82.25%和84.54%,明显优于IDCNN-CRF等神经网络模型,说明该方法能有效识别抽取农产品信息文本数据命名实体。基于此,命名实体识别作为中文文本信息抽取的关键技术,在农产品信息推荐系统、智能问答等方面将会有广泛的应用前景。 相似文献
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海南山栏稻资源农艺性状特征及聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
山栏稻是海南黎族和苗族先民经过长期的生产实践筛选得到的、适合海南中西部干旱地区种植的特有稻种资源。以2013—2017年在海南岛中西部地区收集到的65份山栏稻资源为试验材料,对其株高、有效穗数、穗长、总粒数、实粒数、结实率、千粒质量等主要农艺性状进行变异性和相关性分析,并对山栏稻资源进行聚类分析。结果表明:山栏稻资源的农艺性状变异系数为0. 106~0. 305,说明山栏稻资源具有较丰富的农艺性状多样性;有7个材料的穗长超过30. 0 cm,有3个材料的总粒数大于200. 0粒,有10个材料的结实率超过90. 0%,有23个材料的千粒质量超过30. 0 g,可为水稻高产品种选育提供较多优良种质资源;株高与有效穗数、穗长、千粒质量均为显著正相关,穗长与结实率显著负相关,预示通过山栏稻资源群体内杂交以降低株高并提高产量的难度较大;将65个山栏稻资源分为6类,其中Ⅴ类和Ⅵ类共16个材料,其株高较低、总粒数较高,其中30号、36号材料的总粒数分别达到了243. 0、239. 6粒,具有较高的高产潜力,可用作高产育种的亲本材料。 相似文献
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通过模拟储藏,研究了温度和时间对储藏籼稻谷水分、细菌量和霉菌量的影响.结果表明:随着温度的升高和时间的延长,符合安全水分的稻谷含水量下降,在15℃、20℃时,细菌量和霉菌量基本维持原来水平,储藏200 d后,稻谷的色泽、气味正常,无霉变、生虫现象,而当储藏温度超过25℃时,细菌量和霉菌量下降,但储藏200 d后,稻谷的色泽、气味不正常,并出现生虫现象,因此低温储藏有利于稻谷水分的保持和延缓细菌和霉菌的生长,减少数量和霉变损失.方差分析和回归方程的拟合表明温度和时间是储藏稻谷细菌量或霉菌量变化的极显著影响因素,并且细菌量或霉菌量与储藏温度和时间呈显著的二元线性关系. 相似文献
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