基于BERT的常见作物病害问答系统问句分类

• 作者: 杨勇 杨国峰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 农学
• 关键词: 自然语言处理 BERT 作物病害 问答系统 问句分类
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1580-1586
• 页数: 7页
• 分类号: S24|TP18|TP391
• 字数: 6938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019111951

摘要

问句分类作为问答系统的关键模块,也是制约问答系统检索效率的关键性因素.针对农业问答系统中用户问句语义信息复杂、差异大的问题,为了满足用户快速、准确地获取常见作物病害问句的分类结果的需求,构建了基于BERT的常见作物病害问答系统的问句分类模型.首先,对问句数据集进行预处理;然后,分别构建双向长短期记忆(Bi-LSTM)自注意力网络分类模型、Transformer分类模型和基于BERT的微调分类模型,并利用三种模型提取问句的信息,进行问句分类模型的训练;最后,对基于BERT的微调分类模型进行测试,同时探究数据集规模对分类结果的影响.实验结果表明,基于BERT的微调常见作物病害问句分类模型的分类准确率、精确率、召回率、精确率和召回率的加权调和平均值分别高于双向长短期记忆自注意力网络模型和Transformer分类模型2～5个百分点,在常见作物病害问句数据集(CCDQD)上能获得最高准确率92.46％,精确率92.59％,召回率91.26％,精确率和召回率的加权调和平均值91.92％.基于BERT的微调分类模型具有结构简单、训练参数少、训练速度快等特点,并能够高效地对常见作物病害问句准确分类,可以作为常见作物病害问答系统的问句分类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	中国农业科学院农业信息研究所	41	212	8.0	12.0
5	杨国峰	中国农业科学院农业信息研究所	1	0	0.0	0.0