基于深度学习的食品安全事件实体一体化呈现平台构建

摘要：

[目的]促进食品安全监管,加强对食品安全突发事件的预测、预警和应急响应工作,方便相关专业科研人员开展拓展研究,以及向民众简明直观地呈现食品安全事件发展态势.[方法]基于各大权威新闻网站上的食品安全事件新闻报道,经语料清洗、标注、组织构建了食品安全事件实体语料库,利用深度学习技术,对比分析Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF、IDCNN、IDCNN-CRF和BERT模型在食品安全事件实体语料库上的实体识别效果.[结果]在十折交叉验证中,BERT模型表现最佳,最高F值达到81.39％,平均F值较IDCNN-CRF和Bi-LSTM-CRF模型分别提升5.50％和2.58％.基于Bi-LSTM-CRF模型,构建了食品安全事件实体一体化呈现平台.[局限]对复合式行政区划地点实体的识别能力有待提升.[结论]构建的语料库、模型及呈现平台能有效地为政策制定及食品行业监管提供参考建议.

关键词：深度学习、食品安全事件实体、Bi-LSTM-CRF、BERT

所属期刊栏目：5

分类号：G255(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：江苏省高等学校哲学社会科学研究项目;南京农业大学中央高校基金项目;国家社会科学基金;湖北省协同创新中心项目

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：12-24