基于多语义特征的农业短文本匹配技术

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.

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

所属期刊栏目：53

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划;北京市科技计划项目;国家自然科学基金;国家大宗蔬菜产业技术体系项目

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：325-331