在大數(shù)據(jù)時代背景下,科技文獻資源總量呈爆炸性增長,為農(nóng)業(yè)科技文獻的獲取與服務帶來了巨大挑戰(zhàn)。當前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的科學研究已不再局限于單一學科單一領(lǐng)域的研究,而是開始呈現(xiàn)出多學科跨鄰域的綜合性研究趨勢,農(nóng)業(yè)科研工作者通常需要通過閱讀文獻來了解或認識某一領(lǐng)域的研究。而文章綜述則是快速了解研究領(lǐng)域的有效途徑。綜述文章對科研鄰域進行整體性闡述和認知,使得研究者可以快速觀其大略,并快速建立領(lǐng)域研究框架。與此同時,隨著計算機硬件技術(shù)的快速發(fā)展和算力的不斷提升,基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習迎來了發(fā)展機遇期,其在自然語言處理領(lǐng)域的應用讓很多歷史難題得以解決。因此本文基于現(xiàn)代知識獲取和文獻分析需求,開展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)業(yè)科技文獻自動綜述生成關(guān)鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn)。根據(jù)對前人研究的總結(jié)和歸納,本文采用分步構(gòu)建的方法將自動綜述生成研究劃分為三個主要技術(shù)板塊:(1)主題文獻過濾;(2)語步識別與抽取;(3)綜述文本生成。三個技術(shù)板塊正是自動生成一篇綜述文本所需要經(jīng)過的三個處理步驟,對于各個主要技術(shù)板塊,本文按順序分別進行了模型構(gòu)建研究。首先,在主題過濾模型的設計中,采取先對文檔進行向量化表示并降維,然后利用基于層次密度的聚...

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 學術(shù)文獻自動摘要研究概述
        1.2.2 基于深度學習的自動摘要概述
        1.2.3 科技文獻自動綜述研究概述
        1.2.4 小結(jié)
    1.3 研究意義
    1.4 研究內(nèi)容
        1.4.1 主要研究內(nèi)容與方法
        1.4.2 章節(jié)安排與技術(shù)路線
第二章 農(nóng)業(yè)科技文獻自動綜述相關(guān)理論與技術(shù)
    2.1 相關(guān)模型架構(gòu)
        2.1.1 Transformer架構(gòu)概述
        2.1.2 BERT模型概述
    2.2 主題文獻篩選相關(guān)理論與技術(shù)
        2.2.1 句向量的表示學習
        2.2.2 向量聚類算法
    2.3 語步識別與抽取相關(guān)理論與方法
    2.4 關(guān)于文本生成的相關(guān)研究
    2.5 結(jié)果評估相關(guān)理論
        2.5.1 基于精確率和召回率的評價方法
        2.5.2 基于ROUGE的評價方法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 主題文獻篩選模型構(gòu)建
    3.1 模型的功能與定義
    3.2 基于均值聚類的篩選方法
        3.2.1 模型構(gòu)建思路
        3.2.2 實驗數(shù)據(jù)與設置
        3.2.3 實驗結(jié)果與討論
    3.3 基于層次密度聚類的篩選方法
        3.3.1 模型構(gòu)建思路
        3.3.2 實驗數(shù)據(jù)與設置
        3.3.3 實驗結(jié)果與討論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 語步識別與抽取模型構(gòu)建
    4.1 模型功能與任務定義
    4.2 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科技文獻語步數(shù)據(jù)集構(gòu)建
    4.3 基于BERT模型的語步識別與抽取模型構(gòu)建
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)與設置
        4.3.2 實驗結(jié)果與討論
    4.4 基于Sci BERT模型的語步識別與抽取模型構(gòu)建
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)與設置
        4.4.2 實驗結(jié)果與討論
    4.5 語步識別與抽取實例
    4.6 本章小結(jié)
第五章 綜述文本生成模型構(gòu)建
    5.1 模型功能與任務定義
    5.2 基于Transformer的文本生成模型構(gòu)建
        5.2.1 實驗數(shù)據(jù)與設置
        5.2.2 實驗結(jié)果與討論
    5.3 文本生成實例與討論
    5.4 本章小結(jié)
第六章 自動綜述系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試
    6.1 農(nóng)業(yè)科技文獻自動綜述生成系統(tǒng)原型設計
        6.1.1 系統(tǒng)業(yè)務流程設計
        6.1.2 系統(tǒng)業(yè)務架構(gòu)設計
        6.1.3 系統(tǒng)原型界面設計
    6.2 農(nóng)業(yè)科技文獻自動綜述生成系統(tǒng)實現(xiàn)
        6.2.1 系統(tǒng)前后端交互實現(xiàn)
        6.2.2 系統(tǒng)實例
    6.3 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 未來與展望
參考文獻
附錄A 綜述文本生成模型生成實例的輸入摘要文本
致謝
作者簡歷



本文編號：4047416