【摘 要】
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[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
【机 构】
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南京大学信息管理学院 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京210023;南京农业大学信息管理学院 南京210095;南京农业大学信息管理学院 南京210095;南京农业大学领域知
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[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.
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