基于初始聚類(lèi)的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告

基于初始聚類(lèi)的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義林業(yè)病蟲(chóng)害是全球森林資源保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問(wèn)題，其嚴(yán)重程度直接影響著森林質(zhì)量、生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)利益。因此，對(duì)林業(yè)病蟲(chóng)害的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、預(yù)警和防治具有重要意義。然而，目前針對(duì)林業(yè)病蟲(chóng)害的研究多以病蟲(chóng)害識(shí)別、流行病學(xué)和防治技術(shù)等方向展開(kāi)，忽視了林業(yè)病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)的提取、分析和應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)包含了大量的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體信息，如病蟲(chóng)害名稱、發(fā)生地點(diǎn)、發(fā)生季節(jié)、天氣環(huán)境等。因此，為了更好地研究林業(yè)病蟲(chóng)害，需要對(duì)林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體信息進(jìn)行準(zhǔn)確提取和分析。實(shí)體識(shí)別技術(shù)是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要研究方向，可以識(shí)別自然語(yǔ)言文本中的實(shí)體信息，并將其標(biāo)注成結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義信息，對(duì)于后續(xù)文本挖掘和數(shù)據(jù)分析帶來(lái)方便。因此，基于實(shí)體識(shí)別技術(shù)研究林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別具有很高的現(xiàn)實(shí)意義和研究?jī)r(jià)值。二、研究目的本研究旨在探討基于初始聚類(lèi)的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)林業(yè)病蟲(chóng)害文本進(jìn)行聚類(lèi)處理，得到相似文本組并將其作為模板，結(jié)合實(shí)體識(shí)別技術(shù)及相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)完成林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體的自動(dòng)識(shí)別。本研究將實(shí)體識(shí)別算法應(yīng)用于林業(yè)病蟲(chóng)害領(lǐng)域，可以為其它相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別研究提供參考借鑒。三、研究?jī)?nèi)容及方法本研究主要包括以下三個(gè)方面：1.林業(yè)病蟲(chóng)害文本初始聚類(lèi)使用模型聚類(lèi)算法對(duì)林業(yè)病蟲(chóng)害文本進(jìn)行初始聚類(lèi)，將林業(yè)病蟲(chóng)害文本分為多個(gè)相似文本組。根據(jù)實(shí)驗(yàn)室收集的數(shù)據(jù)，我們將使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)操作。2.林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別將相似文本組作為模板，根據(jù)已有的實(shí)體識(shí)別技術(shù)提取林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體信息，并通過(guò)人工干預(yù)和領(lǐng)域知識(shí)修正，得到準(zhǔn)確的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體信息。3.實(shí)驗(yàn)評(píng)估使用多個(gè)評(píng)估指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率等來(lái)評(píng)估提出的實(shí)體識(shí)別方法的效果。對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，提出改進(jìn)意見(jiàn)。四、研究計(jì)劃時(shí)間安排：（1）5月：完成相關(guān)文獻(xiàn)的查找和閱讀，熟悉實(shí)體識(shí)別技術(shù)和聚類(lèi)算法。（2）6-8月：完成林業(yè)病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和聚類(lèi)算法的建模以及實(shí)體識(shí)別算法的設(shè)計(jì)。（3）9-10月：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，撰寫(xiě)論文。人員分工：本研究由3名本科生和1名指導(dǎo)教師組成，指導(dǎo)教師負(fù)責(zé)項(xiàng)目的整體規(guī)劃與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，學(xué)生負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)評(píng)估。預(yù)計(jì)成果：完成研究后，將得到一個(gè)基于初始聚類(lèi)的林業(yè)病蟲(chóng)害實(shí)體識(shí)別算法，可以應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中。并發(fā)表1-2篇高水平論文，取得學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐方面的成果。五、參考文獻(xiàn)1.陳楠等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生命科學(xué)實(shí)體識(shí)別方法,計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(11):325-328.2.龔非等.基于詞語(yǔ)特征的疾病實(shí)體識(shí)別方法,中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2016,33(3):160-164.3.柳生D.基于分類(lèi)的實(shí)體識(shí)別算法研究,西安郵電大學(xué),2013.4.曹曉林等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的飲食健康實(shí)體提取技術(shù)研究,中國(guó)食品添加劑,2017,28(1