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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：朱西平, 高昂, 肖丽娟
单位：（西南石油大学电气信息学院，四川 成都 610500）
关键词：命名实体识别,农作物病虫害,农业词典,字词融合,注意力机制,
基金：四川省科技计划项目（2020YFN0019）
针对农作物病虫害数据领域性强、数据类型不平衡以及实体嵌套导致通用模型识别精度不高等问题，提出了一种融合双词典的农作物病虫害命名实体识别模型。首先，将原始字符数据和词汇数据分别引入LE-RoBERTa模块和GC-SoftLexicon模块，经增强处理后获得2个独立的字符向量。然后，将融合后的字符向量输入到BiLSTM编码层和CRF解码层获得最优实体序列输出。实验结果表明，模型在构建的农作物病虫害实体数据集上的F1值达到了95.56%，能够有效识别农作物病虫害命名实体。
来源：2025年第4期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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