基于改进Bi-LSTM-CRF的农业问答系统研究

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摘要：针对农业领域问答系统面临的实体识别困难的问题，提出一种基于改进Bi-LSTM-CRF的实体识别方法。首先通过BERT预训练模型的预处理，生成基于上下文信息的词向量，然后将训练出的词向量输入Bi-LSTM-CRF做进一步的训练处理，最后，利用Python的Django框架设计农业领域的实体识别、实体查询、农知问答等子系统。（剩余11401字）

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