陈瑛

作品数：6被引量：76H指数：5
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供职机构：中国农业大学更多>>
发文主题：农机农机作业领域本体食品安全组合分类器更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理农业科学轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《农业机械学报》《农业工程学报》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于北斗的农机作业大数据系统构建被引量：14
《农业工程学报》2022年第5期1-8,共8页吴才聪 陈瑛 杨卫中 杨丽丽 乔鹏 马钦 翟卫欣 李冬 张晓强 万传峰 李光远 黄嘉华 田伟泽 范雪枫 谈陆军 苏春华 
国家精准农业应用项目(No.JZNYYY001)。
针对全国范围农机作业动态监测和量化统计的应用需求,该研究通过在农业机械上安装北斗终端,制订数据传输规范,完成了基于北斗的农机作业大数据系统建设。该系统由农业机械及北斗终端、农机制造企业物联网平台和农机作业大数据管理服务平...
关键词：农业机械 大数据 北斗 跨区作业 
基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究被引量：10
《农业机械学报》2020年第S02期442-448,共7页陈瑛 张晓强 陈昂轩 赵筱钰 董玉博 
国家发展改革委员会综合数据服务系统之基础平台建设项目(JZNYYY001)。
针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题,以食品安全事件语料库为研究对象,提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先,利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类,得到其所属类型。其次,对于输入问题...
关键词：食品安全事件 问答系统 问题分类 信息抽取 深度学习 
基于多任务学习的多模态情绪识别方法被引量：5
《计算机科学》2019年第11期284-290,共7页吴良庆 张栋 李寿山 陈瑛 
国家自然科学基金(61331011,61375073)资助
情绪分析是自然语言处理的一项基本任务,目前在单模态信息(文本)上的研究已经相当成熟。但是对于包含文本、图像和语音3种模态信息的多模态内容(如视频)来说,额外增加的模态信息让情绪分析变得更具挑战性。为了提升多模态情绪识别任务...
关键词：多模态 情绪识别 多任务学习 自然语言处理 
基于LSTM的食品安全自动问答系统方法研究被引量：11
《农业机械学报》2019年第B07期380-384,共5页陈瑛 陈昂轩 董玉博 赵筱钰 侯文俊 
国家自然科学基金项目(61503386)
为高效、准确、全面获取食品安全相关信息,以食品安全文本为研究对象,采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络(Longshort-term memory,LSTM)构建了食品安全自动问答系统。依托于从互联网爬取的文本作为非结构化数据集,利用检索架...
关键词：食品安全 问答系统 答案抽取模型 LSTM技术 深度学习 
基于BIGRU的番茄病虫害问答系统问句分类研究被引量：25
《农业机械学报》2018年第5期271-276,共6页赵明 董翠翠 董乔雪 陈瑛 
国家自然科学基金项目(61503386)
问句分类作为问答系统的关键模块,对系统检索效率具有决定性作用。为了对番茄病虫害智能问答系统用户问句进行高效分类,构建了基于word2vec和双向门控循环单元神经网络(Bi-directional gated recurrent unit,BIGRU)的番茄病虫害问句分...
关键词：番茄 病虫害 问答系统 问句分类 BIGRU 
植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法被引量：19
《农业机械学报》2016年第9期278-284,共7页赵明 杜亚茹 杜会芳 张家军 王红说 陈瑛 
国家自然科学基金项目(61503386)
采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添...
关键词：植物领域本体 知识图谱 非分类关系 本体学习 百度百科 
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