5篇关于BERT-BiLSTM-CRF的计算机毕业论文

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苹果病虫害知识图谱和施药辅助App的研究与实现

这是一篇关于苹果病虫害,知识图谱,施药辅助,智能问答,BERT-BiLSTM-CRF的论文, 主要内容为苹果是蔷薇科苹果亚科苹果属植物,我国是苹果种植面积最大、产量最高的国家。苹果果实口感爽脆、回味甘甜,富含多种维生素和矿物质、含钙量丰富,为世界四大水果之冠。在苹果种植过程中,苹果病虫害是影响苹果卖相、口感、营养价值的关键因素,从而影响苹果的产量、品质、等级与食用价值。但现存苹果病虫害知识多以传统书籍、分散的互联网数据形式存储,存在信息查询时效长、知识利用率低下、搜索结果冗余等问题,查询体验效果差。针对以上问题,本研究以苹果的病虫害为研究对象,建立苹果病虫害数据集,构建苹果病虫害知识图谱,设计并实现苹果病虫害施药辅助App,具体的研究工作和结论如下:(1)苹果病虫害知识图谱构建。针对现存苹果病虫害的特点,采用自顶向下的方法构建知识图谱,其构建过程分为数据集建立、模式层设计、知识抽取和知识图谱构建与可视化四个步骤。首先根据数据的不同特点,采取不同的方法获取数据,建立苹果病虫害数据集。然后对其中存在的重复数据和无效数据进行清洗、筛选、剔除等预处理操作,并采用BIOES序列标记策略对信息标记,使其能够被计算机所理解。接着对苹果病虫害领域的知识进行深入分析,设计合理的知识图谱模式层,并从已有数据中抽取出符合要求的信息,得到苹果病虫害三元组。最后利用Python中Py2neo库与Neo4j图数据库进行关联,完成苹果病虫害知识图谱的自动化创建与可视化展示,形成了拥有809个节点、1224条关系、12种标签及10种关系类型的知识图谱。此外,在构建知识图谱的过程中考虑到数据的正确性、准确性和有效性等问题,以提高苹果病虫害知识图谱的质量和可信度。(2)基于BERT-Bi LSTM-CRF的苹果病虫害实体联合抽取。针对苹果病虫害领域信息零散的问题,本研究采用了基于BERT-Bi LSTM-CRF的苹果病虫害实体联合抽取方法进行实验。首先,在苹果病虫害原始数据集上训练语言模型,利用BERT部分的双向Transformer网络结构,生成基于字符的语义向量。然后将词向量作为Bi LSTM的输入,从而获得实体间的关联信息。最后通过CRF模型得到最优标记序列,从而提高实体联合抽取的准确率和召回率。经过训练,该模型的准确率为94.36%,召回率为71.69%,F1值为81.40%,表明该方法在苹果病虫害实体联合抽取领域具有良好的表现,对于自然语言处理和知识图谱构建具有一定的实际应用价值。(3)苹果病虫害施药辅助App的设计与实现。在苹果病虫害知识图谱的基础上,根据实际情况进行需求分析,完成系统功能设计,结合HTML5、CSS3、Java Script、Vue、Spring Boot等技术实现了病害百科、施药措施、智能问答、个人中心等多个功能模块。其中施药措施功能可为果农提供农业防治与化学防治建议,帮助果农提前预防与精准施药;问答功能通过接收用户提出的苹果病虫害自然语言问题,对问句意图进行分析并在知识图谱中寻找并返回符合语义的答案,从而快速解答用户疑问。该App可为用户提供信息咨询服务,辅助其进行苹果病虫害防治决策,达到苹果持续高效、优质、高产的目的。

基于知识图谱的水稻病虫害问答系统的设计与实现

这是一篇关于水稻病虫害,知识图谱,问答系统,BERT-BiLSTM-CRF,TextCNN的论文, 主要内容为水稻是中国重要的粮食作物。在中国,水稻播种面积和产量在世界均位居前列,其承载着中国历史传承和国民幸福生活的重担。然而,如今病虫害问题已经严重影响了水稻的质量和产量,种植人员不仅无法快速从书籍文献中获取种植帮助,而且无法通过互联网的搜索引擎准确获取种植知识。针对以上问题,本文将研究设计并实现水稻病虫害问答系统,为种植人员准确、快速地提供水稻种植相关答疑。本文的主要工作如下:(1)水稻病虫害知识图谱的构建研究。针对水稻病虫害领域知识关系错综复杂的问题,通过自顶向下和自底向上结合的方法对水稻病虫害领域进行水稻病虫害概念层设计;针对水稻病虫害知识多源异构导致的知识图谱构建难度大问题,基于BIOE S序列标注法通过BERT-Bi LSTM-CRF模型对非结构化知识进行实体抽取。本研究以BERT-Bi LSTM-CRF命名实体识别模型为基础,针对模型鲁棒性和准确率低的问题,提出加入对抗训练引入噪声的网络改进策略,利用共享信息优化实体抽取任务,此外引入分层设置学习率策略和学习率自动衰减策略以提升模型实体识别效果。结果表明,该模型与传统的BERT-Bi LSTM-CRF对比,F1值提高了2.34%,达到91.18%。(2)基于知识图谱的水稻病虫害知识问答研究。针对传统搜索引擎问答不充分、不准确的问题,提出基于知识图谱的水稻病虫害知识问答;针对水稻病虫害用户问句文本短、语义特征少的问题,采用BERT-Text CNN模型提取文本特征信息,实现问句意图理解;针对问题实体识别问题,提出融合对抗训练的BERT-Bi LSTM-CRF模型识别问句实体。针对答案查询问题,采用Cypher语句在水稻病虫害知识图谱中进行查询。结果表明,问句意图理解的F1值达到97.81%,答案查询的F1值达到79.32%。(3)基于知识图谱的水稻病虫害问答系统的设计与实现。通过Django框架开发搭建水稻病虫害问答系统,满足种植人员高效、快速获取水稻种植知识的需求,为信息化农业病虫害的防治提供了经验。

基于知识图谱的古诗词个性化推荐方法研究

这是一篇关于古诗词知识图谱,个性化学习推荐,古诗词意象,BERT-BiLSTM-CRF的论文, 主要内容为古诗词是中小学语文教学的重要内容之一,也是中国传统教育的重要组成部分。随着古诗词的资源的不断丰富,以下两个方面的问题也日益凸显,一是古诗词的相关资源存在严重的碎片化现象,分散于古诗词的注释、翻译、鉴赏、在线资源等处,缺乏体系化;二是古诗词的创作都源于当时的历史文化背景,脱离了历史文化背景,学习者难以准确把握古诗词的意境,现有的资源缺乏这方面的支撑。本文运用改进的知识图谱构建技术设计基于古诗词意象的知识图谱,为传统的古诗词研究提供新的视角与工具,有利于中国传统文化的传播。古诗词意象知识图谱把大量碎片化的古诗词资源有序地集成在一起,为古诗词知识的推理与分类奠定了理论基石。技术上,利用python爬虫技术收集古诗词资源数据,通过BERT-Bi LSTM-CRF模式实现了古诗词意象的实体识别,利用定义规则与外部领域知识建立了实体与实体之间的关联,运用图数据库Neo4j存储知识图谱。为了验证古诗词意象知识图谱构建的有效性,本文构建了古诗词意象认知诊断模型,设计了古诗词意象相似度匹配算法,在古诗词知识子图的基础上设计了个性化的古诗词推荐算法。在可行性上,通过建立学习者-古诗词意象模型,通过将诗词推荐过程拆分为生成个性化古诗词意象知识子图、意象认知诊断、测算意象间相近度和根据古诗词意象的相近度进行推荐古诗的规则设定四个方面验证该算法模型的适用性和可解释性。实验结果表明,本文所设计的知识图谱较好的解决了古诗词知识的构建,为学习者提供了完整全面的古诗词学习知识体系;提出根据古诗词意象对学习者后续的学习路径进行优化的推荐算法,一方面加快了学习者的学习效率,另一方面也完善了学习者的古诗词学习体系,有利的推动了古诗词的发展和传播。