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基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类

文献类型： 中文期刊

作者： 王郝日钦 1 ; 吴华瑞 2 ; 冯帅 1 ; 刘志超 1 ; 许童羽 1 ;

作者机构： 1.沈阳农业大学信息与电气工程学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 水稻问句分类;自然语言处理;密集连接卷积神经网络;注意力机制

期刊名称： 农业机械学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 007 期

页码： 237-243

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了解决"中国农技推广APP"问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向量化处理,采用Word2vec方法能够有效地解决文本的高维性和稀疏性问题。对卷积神经网络（CNN）上下游卷积块之间建立一条稠密的链接,并结合注意力机制（Attention）,使文本中的关键词特征得以充分体现,使文本分类模型具有更好的文本特征提取精度,从而提高了分类精确率。试验表明:基于Attention-DenseCNN的水稻问句分类模型可以提高文本特征的利用率、减少特征丢失,能够快速、准确地对水稻问句文本进行自动分类,其分类精确率及F1值分别为95.6%和94.9%,与其他7种神经网络问句分类方法相比,分类效果明显提升。

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