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当前,农业科技进步贡献率已经由2012年的53.5%提高到2019年的59.2%,但相比发达国家70%-80%的贡献率依旧有很大的差距。加快推进农业转型升级、促进提质增效,是实现农业大国转向农业现代化强国的必要条件;农业现代化关键在于科技的进步和创新,而技术转移正是给农业插上科技翅膀的关键。目前,高校等科研机构的研究成果不能充分地应用到实际生产,形成了技术拥有方和技术需求方脱节的现象。基于此,本文对农业技术需求的影响因素以及使用数据挖掘来挖掘技术需求的关键技术进行了分析总结,并设计实现了农业技术需求智能诊断系统,以期对农业技术转移工作做出微薄的贡献。本论文的研究工作主要包含以下四方面工作:(1)阐述了农业技术转移活动相关主体。通过大量文献阅读,梳理了影响农业技术消费者技术需求的因素,并将主要因素归纳分类为内在属性和外在环境。(2)研究使用数据挖掘用于农业技术需求诊断的关键技术,对技术原理和算法实现进行了阐述。(3)使用python编程实现农业技术需求智能诊断系统的关键技术,并完成效果评估。这里主要实现了两个关键技术:使用文本聚类算法,在行业领域维度进行企业(群)聚类的技术;使用条件随机场模型(CRF)和基于词嵌入+BiLSTM+CRF构建的模型,分别对农企技术需求描述文本中“需求主体对象”和“需求意图”进行提取,从评价结果可以看出词嵌入+BiLSTM+CRF模型具有更佳的性能。(4)分析了农业技术需求智能诊断系统主要功能模块,设计并实现系统。