基于BERT字向量和TextCNN的农业问句分类模型分析

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摘要：【目的】研究不同词向量和深度学习模型组合对农业问句分类结果的影响，为构建农业智能问答系统提供技术支撑。【方法】通过爬虫获取农业种植网等网站的问答数据，选择20000条问句进行人工标注，构建农业问句分类语料库。采用BERT对农业问句进行字符编码，利用文本卷积神经网络（TextCNN）提取问句高维度特征对农业问句进行分类。（剩余18860字）

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