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不同制备条件下油菜秸秆生物炭用作缓释载体的综合评价
被引量:
2
1
作者
徐洋
任奕林
+3 位作者
王浩杰
黄秋航
邢博源
曹红亮
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期893-902,共10页
为量化评价油菜秸秆生物炭用作缓释载体的潜力,采用高温裂解法,在不同磷酸体积分数(5%、10%、15%)、热解温度(450、550、650℃)和保温时长(40、80、120 min)下制备生物炭,探究其表面形态、官能团组成和理化特性的变化规律,在此基础上引...
为量化评价油菜秸秆生物炭用作缓释载体的潜力,采用高温裂解法,在不同磷酸体积分数(5%、10%、15%)、热解温度(450、550、650℃)和保温时长(40、80、120 min)下制备生物炭,探究其表面形态、官能团组成和理化特性的变化规律,在此基础上引入灰色关联法,综合评价其用作缓释载体的潜力。结果表明,随着磷酸体积分数、热解温度和保温时长的增加,生物炭的炭得率、含水率、挥发分逐渐减小,而灰分、固定碳逐渐增大。基于灰色关联度分析结果,综合考虑各因素对产率的影响,当磷酸的体积分数为10%、热解温度为450℃、保温时长为80 min时,制备的生物炭用作缓释载体的潜力最大。
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关键词
生物炭
理化性质
缓释潜力
灰色关联法
油菜秸秆
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职称材料
基于中文字邻接图的食品抽检公告实体及关系联合抽取
被引量:
3
2
作者
郝志刚
刘冲
秦丽
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第14期283-292,共10页
在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一...
在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一问题在食品领域的实体关系抽取中少有被关注,所以该研究提出基于改进中文依存句法树与多特征融合的实体关系联合抽取模型(TAG-JE),该模型将词间具有的强依赖关系通过句法依存树建立关系图,再根据中文BERT编码的字处理模式,将关系图转化为字邻接图,再由图神经网络学习字邻接图的结构特征,最后将之与BERT提取的文本上下文特征融合,融合权重通过门网络结构自主调节,以获得公告文本的多特征融合特征表示。获得的融合特征将采用主流的联合抽取模型进行实体与关系的抽取,并在关系判断时使用强化学习训练的关系选择器来优化关系的嵌入信息,以提升联合抽取方法在关系判断上的准确率。为了验证TAG-JE的效果,将其与主流的深度学习模型在自建的非结构化食品抽检公告数据集上进行了抽取效果对比,结果证明TAG-JE的精确率、召回率与F1值分别达到90.86%,90.50%,90.68%,相对其他基线模型都有较大提升,证明了其在中文食品抽检文档中的知识挖掘能力。针对中文公共数据集的试验中,该模型相对GraphRel与CasRel这些经典联合抽取模型也取得较好的结果,证明TAG-JE也有较好的泛化效果。研究结果可为食品安全中文知识图谱的构建提供技术参考。
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关键词
模型
食品
食品抽检公告
实体关系联合抽取
中文依存句法树字
邻接图
多特征融合
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职称材料
题名
不同制备条件下油菜秸秆生物炭用作缓释载体的综合评价
被引量:
2
1
作者
徐洋
任奕林
王浩杰
黄秋航
邢博源
曹红亮
机构
华中农业大学
工学院
华中农业大学
、
农业
农村部
智慧
养殖
技术
重点
实验室
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期893-902,共10页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2018YFE0183600)
国家自然科学基金(31971807)
中央高校基本科研业务费专项资金(2662020GXPY004)。
文摘
为量化评价油菜秸秆生物炭用作缓释载体的潜力,采用高温裂解法,在不同磷酸体积分数(5%、10%、15%)、热解温度(450、550、650℃)和保温时长(40、80、120 min)下制备生物炭,探究其表面形态、官能团组成和理化特性的变化规律,在此基础上引入灰色关联法,综合评价其用作缓释载体的潜力。结果表明,随着磷酸体积分数、热解温度和保温时长的增加,生物炭的炭得率、含水率、挥发分逐渐减小,而灰分、固定碳逐渐增大。基于灰色关联度分析结果,综合考虑各因素对产率的影响,当磷酸的体积分数为10%、热解温度为450℃、保温时长为80 min时,制备的生物炭用作缓释载体的潜力最大。
关键词
生物炭
理化性质
缓释潜力
灰色关联法
油菜秸秆
Keywords
biochar
physicochemical properties
slow-release potential
grey correlation method
rape straw
分类号
S509.9 [农业科学—作物学]
X705 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于中文字邻接图的食品抽检公告实体及关系联合抽取
被引量:
3
2
作者
郝志刚
刘冲
秦丽
机构
华中农业大学
信息学院
华中农业大学农业农村部智慧养殖技术重点实验室
华中农业大学
湖北省
农业
大数据工程
技术
研究中心
华中农业大学
农业
智能
技术
教育部工程研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第14期283-292,共10页
基金
中央高校基本科研业务费项目(2662022XXYJ001,2662022JC004,2662021JC008)
国家自然科学基金面上项目(62272188)
国家社会科学基金一般项目(19BSH022)。
文摘
在对中文食品抽检公告进行实体与关系抽取时,常会出现包含大量食品名称与食品分类的长句,现有深度学习模型在进行实体关系抽取时,只将文本看作一串字词序列来编码,当句子较长且词间距离过大时,词间强依赖关系的学习效果会减弱。而这一问题在食品领域的实体关系抽取中少有被关注,所以该研究提出基于改进中文依存句法树与多特征融合的实体关系联合抽取模型(TAG-JE),该模型将词间具有的强依赖关系通过句法依存树建立关系图,再根据中文BERT编码的字处理模式,将关系图转化为字邻接图,再由图神经网络学习字邻接图的结构特征,最后将之与BERT提取的文本上下文特征融合,融合权重通过门网络结构自主调节,以获得公告文本的多特征融合特征表示。获得的融合特征将采用主流的联合抽取模型进行实体与关系的抽取,并在关系判断时使用强化学习训练的关系选择器来优化关系的嵌入信息,以提升联合抽取方法在关系判断上的准确率。为了验证TAG-JE的效果,将其与主流的深度学习模型在自建的非结构化食品抽检公告数据集上进行了抽取效果对比,结果证明TAG-JE的精确率、召回率与F1值分别达到90.86%,90.50%,90.68%,相对其他基线模型都有较大提升,证明了其在中文食品抽检文档中的知识挖掘能力。针对中文公共数据集的试验中,该模型相对GraphRel与CasRel这些经典联合抽取模型也取得较好的结果,证明TAG-JE也有较好的泛化效果。研究结果可为食品安全中文知识图谱的构建提供技术参考。
关键词
模型
食品
食品抽检公告
实体关系联合抽取
中文依存句法树字
邻接图
多特征融合
Keywords
models
food
food inspection announcements
entity and relationship joint extraction
Chinese syntax dependency trees
word adjacency graph
multi-feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同制备条件下油菜秸秆生物炭用作缓释载体的综合评价
徐洋
任奕林
王浩杰
黄秋航
邢博源
曹红亮
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于中文字邻接图的食品抽检公告实体及关系联合抽取
郝志刚
刘冲
秦丽
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
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