面向农业领域的问答系统问句分类研究
Journal of Henan Institute of Science and Technology(Natural Sciences Edition)（2022）
摘要
针对目前农业问答系统领域缺少语料库的问题,使用Python爬虫获取了5类共计28 608条问答句对文本数据,并对获取的文本数据进行了数据清洗、分词等预处理,构建了一个可用于问答系统研究的农业文本语料库.对获取问句进行分析,发现问句文本长度集中在30个字符以内,列出了各种文本的主题分布情况.采用TextCNN模型对问句进行分类,最好的宏平均F1值为88.762,结果证明本文所建语料的可用性,带标注的语料库构建对农业问答领域的研究具有重要意义.
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