目前農(nóng)業(yè)文獻(xiàn)中普遍存在“數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏”現(xiàn)象,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)專業(yè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)量急劇增長,信息過載嚴(yán)重,用戶迫切需要對過載農(nóng)業(yè)信息進行壓縮利用,挖掘其中關(guān)鍵有效的知識。而傳統(tǒng)的信息抽取技術(shù)對過載信息抽取后,易造成核心論點語義缺失、語義歧義和語義不連貫等問題,不能滿足農(nóng)業(yè)用戶日益增長的準(zhǔn)確性、相關(guān)性和完整性需求。針對這種情況,本文在研究語義挖掘相關(guān)理論和把握農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用場景需求的基礎(chǔ)上,首先,結(jié)合深度學(xué)習(xí)方式需要海量信息訓(xùn)練超參數(shù)的特點,主要研究基于深度學(xué)習(xí)的生成式自動文摘方法,目的為了提高已有海量農(nóng)業(yè)科技信息的利用率;其次,改善傳統(tǒng)的信息抽取方式,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)科技信息特征,為農(nóng)業(yè)科技信息領(lǐng)域信息獲取與分析提供新的方法和技術(shù);最后,為提高檢索結(jié)果的精確度,節(jié)省人力標(biāo)記成本,開發(fā)農(nóng)業(yè)科技文本信息自動文摘抽取系統(tǒng)。論文以農(nóng)業(yè)科技文獻(xiàn)信息為研究對象,在不需要經(jīng)過人工特征處理和具體特定的領(lǐng)域知識的情況下,為提高海量農(nóng)業(yè)科技信息的利用率,從詞嵌入角度而非傳統(tǒng)的詞袋模型角度,研究基于詞嵌入自編碼網(wǎng)絡(luò)表示農(nóng)業(yè)科技文摘數(shù)據(jù)的內(nèi)部語義邏輯,可大規(guī)模對農(nóng)業(yè)科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建模;同時,為解決傳統(tǒng)的信... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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圖 3 較簡潔的語義相近詞向量圖。（Rutger Ruizendaal，2018）Figure 3 A Simpler Vector Diagram of Semantically Similar Words.( Rutger Ruizendaal, 2018)

17圖 6 從 0 到 1 快速震蕩的 Sigmoid 函數(shù)。（Avinash Sharma V，2Figure 6 Sigmoid Function Shocking from 0 to 1. (Avinash Sharma V

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向農(nóng)業(yè)圖書資源語義挖掘的主題模型應(yīng)用設(shè)計研究[J]. 龔浩,崔運鵬,錢平.  圖書館理論與實踐. 2018(03)
[2]數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)信息化中的應(yīng)用進展[J]. 周金龍,任青山,方逵.  農(nóng)村經(jīng)濟與科技. 2017(17)
[3]面向語義挖掘的蔬菜病害知識視頻場景檢測[J]. 溫皓杰,周婧,傅澤田,張領(lǐng)先,嚴(yán)謹(jǐn),李鑫星.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2016(S1)
[4]國內(nèi)基于本體的個性化服務(wù)研究綜述[J]. 曹霞.  圖書館工作與研究. 2016(08)
[5]融合PAM和主題偏好TextRank的歷史沿革信息抽取[J]. 田長波,林民,斯日古楞.  計算機應(yīng)用研究. 2017(01)
[6]散亂點云數(shù)據(jù)的分割方法探究[J]. 馬符訊,那地曼·艾尼瓦爾,林歡.  測繪與空間地理信息. 2014(10)
[7]融合LDA與TextRank的關(guān)鍵詞抽取研究[J]. 顧益軍,夏天.  現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2014(Z1)
[8]深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強,徐偉.  計算機研究與發(fā)展. 2013(09)
[9]利用LDA的領(lǐng)域新興主題探測技術(shù)綜述[J]. 范云滿,馬建霞.  現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2012(12)
[10]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正.  計算機應(yīng)用研究. 2012(08)

博士論文
[1]政府網(wǎng)站信息資源多維語義知識融合研究[D]. 黃新平.吉林大學(xué) 2017
[2]本體進化驅(qū)動的個性化語義搜索研究[D]. 劉毅.大連理工大學(xué) 2017
[3]基于概念格的數(shù)字圖書館知識組織研究[D]. 滕廣青.吉林大學(xué) 2012
[4]面向智能服務(wù)的Web內(nèi)容計算研究與應(yīng)用[D]. 張友華.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
[5]漢英雙語語料庫自動對齊研究[D]. 王斌.中國科學(xué)院研究生院（計算技術(shù)研究所） 1999

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義提取與圖像檢索技術(shù)研究[D]. 羅世操.東華大學(xué) 2016
[2]基于主題模型和深度置信網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究[D]. 侯思耘.云南大學(xué) 2015
[3]基于文本層次模型的Web概念挖掘研究[D]. 章成志.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2002



本文編號：2947103