5个研究背景和意义示例,教你写计算机林业论文

今天分享的是关于林业的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到林业等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的中文林业知识图谱的构建研究

这是一篇关于知识图谱,深度学习,林业,命名实体识别,实体关系抽取的论文, 主要内容为随着互联网的飞速发展,数据资源不断积累,中文文本信息呈指数式增长,数据价值仍未被充分挖掘,尤其是在林业方面。进入现代以来,林业管理任务日益复杂,产生了大量冗杂的林业知识,当前迫切需要一种快捷高效的林业信息管理方法。近年来,研究人员开始探索将知识图谱应用于林业领域,知识图谱具有强大的语义处理和开放互联能力,有助于从冗杂的数据中快速提取有效信息,构建林业知识图谱可以融合碎片化林业文本数据,解决目前林业网络中存在的知识散乱、无序和关联性不强等问题。构建中文林业知识图谱是整合林业知识和管理林业信息的一种新方法,本文主要工作内容如下。(1)论文围绕中文林业知识图谱的构建进行了系统的研究,通过调研国内外知识图谱构建技术,林业现状,以及子任务命名实体识别和实体关系抽取的现状,分析相关工作的不足。针对林业现状混乱和传统知识图谱的构建依赖于统计机器学习和专家知识的问题,提出基于深度学习的中文林业知识图谱构建方法。(2)优化融合BERT和双向RNN的方法用于林业实体识别和实体关系抽取任务,提高林业信息抽取的准确率。基于全词Mask的BERT模型预处理文本,可以自动提取出序列中丰富的词级和语义特征,解决目前信息抽取中词向量化处理不能充分利用先验知识和不能充分联系上下文的问题。双向RNN的变体(BiLSTM,BiGRU)对句子进行双向分析建模,加强上下文语义联系,充分利用文本结构信息,提高林业知识抽取的效率。(3)为验证模型的有效性和通用性,在不同数据集上进行对比实验。在常见数据集上,命名实体识别BERT-BiLSTM-CRF模型的F1值达到96%,实体关系抽取BERT-BiGRU-Dual Attention模型的F1值也提升到85%,性能良好;在自建林业数据集上,基于BERT-BiGRU-Dual Attention的实体关系抽取实验的查全率和准确率分别可以达到75%和80%以上,基于BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别实验的准确率达到90%。(4)通过对林业知识图谱的构建研究,提出一种自下而上构造林业知识图谱的方法,融合Django开发框架以及林业实体命名识别、林业实体关系抽取等关键算法构建林业知识图谱系统。

融合知识图谱的林业法律法规问答系统研建

这是一篇关于林业,法律法规,知识图谱,知识问答,深度学习的论文, 主要内容为在我国基础性产业中,林业的发展关系到我国生态文明的建设以及社会发展的可持续性;同时林业信息化作为我国“十三五”规划中最重要的目标之一,迫切需要互联网技术的推动。目前我国在林业法律法规相关信息与知识的获取方面还缺乏有效途径,本文将知识图谱相关技术应用于林业法律法规领域,针对林业法律法规的特点,对条款中的知识进行抽取并建立知识图谱,同时基于知识图谱设计实现了一个林业法律法规问答系统。本文的主要研究成果如下:(1)构建林业法律法规知识图谱。对获取到的林业法律法规文本经过清洗和分割后,采用一种融合依存句法分析以及语义角色标注的方法,对实体及预定义的9类关系进行抽取;这9类关系覆盖了林业法律法规数据集中67%以上的条款,最终获得一个较为合理有效的林业法律法规知识图谱。(2)设计实现了基于知识图谱的林业法律法规问答算法。算法使用Bi LSTM-CRF模型进行实体识别,并采用基于TF-IDF以及词向量的相似度计算方法进行关系识别及问句模板匹配,最终通过查询的方式获取答案。作为表征问答算法准确率的两个重要指标,本文实体识别模型的F1值达到了89.72%,关系识别算法的准确率达到85.47%。(3)设计并搭建了林业法律法规问答系统。基于上述实现,本文利用Vue.js、Java Spring Boot以及Python以前后端分离的方式搭建了基于知识图谱的林业法律法规问答系统,系统实现了智能问答、知识图谱可视化以及法律法规全文检索等功能。本文研究并构建的系统作为知识图谱在林业法律法规领域的初步尝试和应用,不仅可以为用户提供相对精确的林业法律知识,同时也可以作为智慧林业以及智慧法院发展的支撑,服务于林业法律法规领域的其他应用。

林业数字参考咨询系统的研究与实现

这是一篇关于参考咨询服务模式,数字参考咨询,林业,林业数字参考咨询系统的论文, 主要内容为数字参考咨询是在传统的参考咨询服务基础上,凭借网络和计算机技术,使用户不受时间和空间限制,通过网上提问,信息专家给予直接回答的方式实现的一种知识服务机制。林业数字参考咨询系统是为解决用户在查询与获取林业科学数据和文献资料过程中遇到的问题或疑问而设立的一项服务。该系统将提高中国林业信息网和林业数字图书馆的服务效率和质量。在网络发达的今天,越来越多的用户更有可能选择不到图书馆,而是通过互联网来获取林业文献等信息资源,在此过程中,用户可以利用林业数字参考咨询系统来咨询和解决相关问题。因此,针对用户的信息需求,为用户提供优质的信息服务,在林业网站上建立林业数字参考咨询系统是很有必要的。本篇论文论述了林业数字参考咨询系统所涉及到的几项主要内容。文章首先综述了国内外数字参考咨询和林业数字参考咨询的研究现状,并对数字参考咨询系统进行了比较,指出了不足之处,同时展望了林业数字参考咨询系统未来的发展方向。其次,详细介绍了本系统中所应用的相关技术。第三,分析了林业数字参考咨询系统的服务模式和优缺点,确定了系统的需求,并进行了详细设计和具体实现。最后,在VS.NET2008 MVC结合SQL Server基础上开发了林业数字参考咨询服务系统,并已在林业网站上得以应用。本篇论文从理论和实践两个方面展开论述,得出以下结论: (1)在需求分析的基础上,林业数字参考咨询系统的服务模式采用同步咨询和异步咨询的方式,具体是电话咨询、表单咨询、论坛咨询和邮件咨询方式。 (2)在详细设计的基础上,构建了林业数字参考咨询系统的整个流程,实现了用户服务和后台管理等各模块的功能。用户分为读者和参考咨询员。读者服务功能包括注册登录、修改个人信息、读者咨询和查询相关问题。参考咨询员服务主要功能是回复问题、修改个人信息和密码。后台管理包括用户管理、参考咨询员管理、问题知识库管理和日志统计。 (3)设计了林业数字参考咨询系统后台数据库,主要有用户表、问题表、专家表、主题表、回复主题内容表和日志统计表。其中用户表在整个数据库架构中起桥梁纽带作用。 (4)系统已在中国林业信息网、林业数字图书馆和林业行业科技文献信息支撑系统网站上运行,为用户提供林业数字参考咨询服务。其网址是:http://www.forestrysci.gov.cn:8002/