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摘要:
深度学习是本世纪出现的新一代机器学习技术, 深度学习技术的发展与应用对现代自然语言处理技术产生了深远的影响.本文讨论了自然语言处理技术在深度学习技术的推动下所取得的主要进展, 以及近几年自然语言处理领域出现的新的技术产品和经典案例, 特别分析并阐述了深度学习在文本词向量构建、磁性标注与命名实体识别相结合用于词义消歧、卷及神经网络文本自动分类、主题提取及文本内容相关性计算等关键自然语言处理任务中所发挥的重要作用, 并介绍了词向量技术在水稻知识领域的作用、农业领域专有命名实体识别以及农业文献内容相关性计算等实际应用案例, 并剖析了了相关技术实现细节.最后本文展望了今后一个时期自然语言处理技术的发展方向, 以及其在农业领域的应用前景, 并阐明了自然语言处理技术对农业领域智能化应用不可或缺的意义.
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文献信息
篇名 基于深度学习的自然语言处理技术的发展及其在农业领域的应用
来源期刊 农业大数据学报 学科 工学
关键词 农业大数据 自然语言处理 智慧农业 机器学习:数据挖掘
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 研究综述
研究方向 页码范围 38-44
页数 7页 分类号 TP181
字数 4554字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 崔运鹏 中国农业科学院农业信息研究所 18 106 6.0 10.0
3 刘娟 中国农业科学院农业信息研究所 29 204 10.0 13.0
5 王健 中国农业科学院农业信息研究所 92 516 12.0 19.0
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研究主题发展历程
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农业大数据
自然语言处理
智慧农业
机器学习:数据挖掘
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业大数据学报
季刊
2096-6369
10-1555/G2
16开
北京市海淀区中关村南大街12号
2019
chi
出版文献量(篇)
101
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65
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