投稿指南
一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风,提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说,必须加注说明。 二、不要超过10000字为宜,精粹的短篇,尤为欢迎。 三、请作者将稿件(用WORD格式)发送到下面给出的征文信箱中。 四、凡来稿请作者自留底稿,恕不退稿。 五、为规范排版,请作者在上传修改稿时严格按以下要求: 1.论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位(名称,省市邮编)等内容一份。 2.基金项目和作者简介按下列格式: 基金项目:项目名称(编号) 作者简介:姓名(出生年-),性别,民族(汉族可省略),籍贯,职称,学位,研究方向。 3.文章一般有引言部分和正文部分,正文部分用阿拉伯数字分级编号法,一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表,表格上方应注明表序和表名。 4.参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定,采用顺序编码制。

农业工程论文_基于BERT-LDA的关键技术识别方法

来源:中国农业文摘农业工程 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-12-17
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章摘要:[目的/意义]好的关键技术识别方法能够更好地为各层各级的关键技术识别、预测和研发提供支撑。[方法/过程]提出基于BERT-LDA模型的关键技术识别方法,通过将BERT与LDA相结合,以

文章摘要:[目的/意义]好的关键技术识别方法能够更好地为各层各级的关键技术识别、预测和研发提供支撑。[方法/过程]提出基于BERT-LDA模型的关键技术识别方法,通过将BERT与LDA相结合,以弥补单一使用LDA主题模型缺乏上下文语义信息的缺陷,并以农业机器人为例进行实证研究。具体包括以下过程:(1)基于python构建BERT语义特征向量和LDA主题特征向量,将其在高维空间进行向量拼接,利用自编码器学习连接向量的低维潜在空间表示;(2)在潜在空间表示上使用K-means算法实现语义关联聚类,得到二维聚类效果图及关键技术主题词云图;(3)进行关键技术判定;(4)在农业机器人技术领域,与基于德温特TI专利软件的专利分析结果和《中国制造2025》重点领域技术路线图中农业装备关键共性技术清单对比,实证本方法的有效性。[结果/结论]研究表明:BERTLDA模型提高了主题聚类的连贯性及细粒度划分的精准度;具有很好的关键技术识别精准率和召回率;对识别的不同数据库和出版类型的文献数据集具有较好的包容性与兼容性,适应性强;可广泛应用于各类关键技术的识别。

文章关键词:

论文DOI:10.13266/j.issn.0252-3116.2021.22.012

论文分类号:G255.53;TP391.1;S24;TP242

文章来源:《中国农业文摘农业工程》 网址: http://www.zgnywznygc.cn/qikandaodu/2021/1217/1869.html



上一篇:气象学论文_白鹤灌区农业干旱对气象干旱的响应
下一篇:汽车工业论文_基于理论与实践深度融合的拖拉机

中国农业文摘农业工程投稿 | 中国农业文摘农业工程编辑部| 中国农业文摘农业工程版面费 | 中国农业文摘农业工程论文发表 | 中国农业文摘农业工程最新目录
Copyright © 2018 《中国农业文摘农业工程》杂志社 版权所有
投稿电话: 投稿邮箱: