基于MA-RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法

    公开(公告)号:CN117291189A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311575611.4

    申请日:2023-11-24

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法,其中,该基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法包括:获取待识别数据;通过训练后的MA‑RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别,得到目标水稻病虫害命名实体;其中,所述MA‑RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题,实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。所述鲁棒优化的波特预训练层采用动态掩码进行预训练,且所述鲁棒优化的波特预训练层的最大输入序列长度为512,从多个数据源中获取样本数据。通过本申请,解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题,实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。

    基于水稻病虫害知识图谱的问答系统及方法

    公开(公告)号:CN117436531A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311763394.1

    申请日:2023-12-21

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请涉及一种基于水稻病虫害知识图谱的问答系统及方法,其中,基于水稻病虫害知识图谱的问答系统包括:病虫害关系问答模块;所述病虫害关系问答模块包括第一接口单元、信息抽取单元和检索单元;所述第一接口单元用于获取用户输入的当前问题,并输出相应所述当前问题的回复;所述信息抽取单元用于抽取所述当前问题中的主实体,以及用于通过依存句法分析抽取所述当前问题中的目标关系;所述检索单元用于在预先构建的知识图谱中检索与所述主实体具有所述目标关系的目标客实体,并根据所述目标客实体生成所述当前问题的回复。通过本申请,解决了相关技术中存在针对水稻病虫害问答系统的回答缺少可解释性的问题。

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