基于ERNIE及改进DPCNN的棉花病虫害问句意图识别

针对目前没有公开的棉花病虫害相关问句数据集且问句较短、类型多样等问题,本研究通过查阅文献及咨询相关领域专家,构建了棉花病虫害问句数据集CQCls,定义了78种棉花病虫害实体和9种问句类型;同时提出了一种基于ERNIE预训练模型的棉花病虫害问句意图识别模型,首先通过ERNIE模型将输入问句映射到向量空间,使用融合词位置信息的DPCNN模型进行特征向量的抽取,与基础的DPCNN模型相比,通过融合词位置信息能有效提高模型的表达能力,然后经过Softmax得到最终结果。实验结果表明,本研究提出的意图识别模型相较于其他模型取得了较好的结果,宏平均和加权平均的F1分数值分别为97.45%和97.31%;在文本语料数据内容复杂多样且文本格式不规范的DMSCD数据集上,训练结果中不同类别的F1分数的权重平均也能达到73.42%,进一步证明了该模型的有效性及泛化能力。