基于图卷积网络的农业气象灾害事件抽取方法研究OA
农业气象灾害事件抽取旨在从非结构化文本中抽取出结构化的灾害事件。在气候变化的新形势下,极端天气增多,农业气象灾害发生的可能性也增大,对农业生产和粮食安全构成严重威胁。农业气象灾害语义信息可为灾害分析、预警提供决策支撑,为此,本研究构建了农业气象灾害事件数据集,针对数据存在的多事件、论元结构复杂等问题,提出了基于图卷积网络的事件抽取方法,并与基线模型进行对比,实验结果表明,本研究模型在触发词分类上取得了83.08%的F1值,在论元分类上取得了66.94%的F1值,分别高出基线模型10.85%、11.64%。这一结果证明基于图卷积网络的农业气象灾害事件抽取方法在农业气象灾害事件抽取任务中的有效性和优势,为农业气象灾害的预警和应对提供了有力的技术支持。
邱明慧;谢能付;姜丽华;吴焕萍;王晓丽;李永磊
中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 农业农村部区块链农业应用重点实验室,北京100081中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 农业农村部区块链农业应用重点实验室,北京100081中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 农业农村部区块链农业应用重点实验室,北京100081国家气候中心,北京100081中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 农业农村部区块链农业应用重点实验室,北京100081中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 农业农村部区块链农业应用重点实验室,北京100081
农业科技
农业气象灾害事件抽取图卷积网络
《农业展望》 2026 (3)
P.77-83,7
新一代人工智能国家科技重大专项“农业大灾风险综合集成智能分析与决策研究”(2022ZD0119500)。
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