【摘 要】
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农作物植物文本记录中涵盖的命名实体包含着大量与观赏植物密切相关的文本信息,快速准确的识别出植物文本数据中观赏植物的特征命名实体,是推动农业智能化中知识图谱发展的重要条件。命名实体识别作为自然语言处理的一项重要子任务,是文本信息识别的关键。目前,在观赏植物领域,文本命名实体识别还属于空白,对观赏植物进行命名实体识别这项研究对后续的农业问答系统的建立、农业知识图谱的构建等研究有着推动意义。本文面向观赏
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农作物植物文本记录中涵盖的命名实体包含着大量与观赏植物密切相关的文本信息,快速准确的识别出植物文本数据中观赏植物的特征命名实体,是推动农业智能化中知识图谱发展的重要条件。命名实体识别作为自然语言处理的一项重要子任务,是文本信息识别的关键。目前,在观赏植物领域,文本命名实体识别还属于空白,对观赏植物进行命名实体识别这项研究对后续的农业问答系统的建立、农业知识图谱的构建等研究有着推动意义。本文面向观赏植物文本,利用相关的命名实体识别技术,主要进行了如下研究工作:（1）对与本课题研究过程中相关的实体识别模型CRF、BiLSTM以及BiLSTM-CRF进行探究,分析将三种算法运用于观赏植物实体识别中的结果,对比了几种算法的优缺点;（2）构建观赏植物命名实体识别数据集,包括原始数据的采集、清洗、标签设定及标注工作等;（3）对于模型CRF、BiLSTM以及BiLSTM-CRF分别在所构建的观赏植物命名实体识别数据集中的精确率、召回率及F1值都进行了对比分析,得出了BiLSTM-CRF模型的表现最突出的结论,其中精确率达到了94.09%,召回率为94.18%,F1值为94.00%。;（4）构建了一个基于BiLSTM-CRF模型的观赏植物命名实体识别系统,并设置了相关的主要功能模块。
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