深度预训练模型的农业问句分类技术研究.docx

深度预训练模型在农业问句分类技术研究 该研究主要关注深度预训练模型在农业问句分类技术中的应用，旨在解决农业问句分类中的问题，如问句特征稀疏、提问不规范、数据量庞大、分类繁多等。通过构建基于深度预训练模型的农业问句分类模型，实现农业问句更加精准的自动分类。 1. 农业问句分类技术研究的背景 随着互联网的高速发展，农业问答APP、农技论坛等平台上用户提交的问题数量增长迅速。但许多平台仍在使用人工筛选特征和浅层学习模型对提问数据进行分类，效率降低。为快速精准地为用户提供所需信息，利用自然语言处理技术构建智能问答系统，可以对农户在种植生产过程中遇到的问题进行分析并给出相关解答。 2. 深度预训练模型在农业问句分类中的应用 深度预训练模型在自然语言处理任务中表现优异，可以移植性强。通过使用深度预训练模型，可以对农业问句进行更加精准的分类。其中，BERT和ERNIE模型是两个常用的深度预训练模型，利用注意力机制对数据进行建模处理，与典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）有很大区别。 3. ERNIE模型结构 ERNIE模型是百度公司提出的基于知识增强的预训练模型，是对BERT模型的改进，其通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识学习真实世界的语义关系。ERNIE模型采用了BERT模型的基本架构，同样使用双向Transformer编码器进行编码，结构如图1所示。 4. Transformer结构 Transformer是一个基于自注意力机制（Self-attention）的Seq2seq模型。Seq2seq模型为编码器—解码器（Encoder-Decoder）结构，即输入和输出是同样的序列，编码器将一个可变长度的输入序列变化为固定长度的向量，编码器再将固定长度的向量解码为可变长度的输出序列。该模型结构如图2所示。 5.gricultural Question Classification Model 本研究提出了一种基于深度预训练模型的农业问句分类模型，旨在解决农业问句分类中的问题，如问句特征稀疏、提问不规范、数据量庞大、分类繁多等。该模型通过使用深度预训练模型，实现农业问句更加精准的自动分类。 6. 数据来源和数据预处理 本研究使用农业科技网络书屋专家在线系统中的农业问句形成训练所需数据集。整理5种类别问句作为原始训练数据，分别为农作物、园艺、养殖技术、水产渔业、农业工程，均以分类标签和文本内容的形式存储。通过数据收集、清洗、整理后最终得到12.5万条数据，用于建立训练模型的农业问句语料库。 7. 结果和讨论 通过实验结果表明，基于深度预训练模型的农业问句分类模型可以实现农业问句更加精准的自动分类，解决农业问句分类中的问题，如问句特征稀疏、提问不规范、数据量庞大、分类繁多等。