文献类型： 中文期刊
作者： 金宁 1 ; 赵春江 1 ; 吴华瑞 1 ; 缪祎晟 1 ; 王海琛 1 ; 杨宝祝 1 ;
作者机构： 1.沈阳农业大学信息与电气工程学院;沈阳建筑大学研究生院;国家农业信息化工程技术研究中心;北京农业信息技术研究中心;沈阳建筑大学信息与控制工程学院
关键词： 农业短文本匹配;多语义特征;词语共现;双向长短期记忆网络;卷积神经网络
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2022 年 05 期
页码： 325-331
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： “中国农技推广APP”农业问答社区存在提问数据量大、规范性差、涉及面广、噪声多、特征稀疏等影响文本语义匹配的问题，为了改善农业提问数据相似性判断的性能，提出了融合多语义特征的文本匹配模型Co＿BiLSTM＿CNN,从深度语义、词语共现、最大匹配度3个层面提取短文本特征，并利用共享参数的孪生网络结构，分别运用双向长短期记忆网络、卷积神经网络和密集连接网络构建文本匹配模型。试验结果表明，该模型可以更全面提取文本特征，文本相似性判断的正确率达94.15%,与其他6种模型相比，文本匹配效果优势明显。
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