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基于BiLSTM-CRF的食品行业质量安全风险分析
被引量：
2
1
作者
张海航
陈进东
张健
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2022年第10期2616-2633,共18页
以2018-2020年国家及各省市市场监督管理局发布的食品安全监督抽检报告为数据源,基于实体识别、规则匹配及统计分析等方法,分析中国食品行业质量安全风险现状及演化趋势.首先,基于BiLSTM-CRF模型提取报告中检测类别、检测项目实体名称,...
以2018-2020年国家及各省市市场监督管理局发布的食品安全监督抽检报告为数据源,基于实体识别、规则匹配及统计分析等方法,分析中国食品行业质量安全风险现状及演化趋势.首先,基于BiLSTM-CRF模型提取报告中检测类别、检测项目实体名称,并结合所提取出的实体名称进行规则匹配,挖掘报告中食品行业质量安全风险相关信息;其次,针对所挖掘的信息归纳整理,从时域、地域角度研究中国食品行业高发性质量安全风险问题成因,并探究食品行业安全现状与演化趋势.研究发现,中国食品行业整体处于良好状态,质量安全风险较低;部分安全风险的成因及解决方式需紧抓根本,行业生产、储存及销售过程中所暴露出问题的亟待解决;行业监管力度需进一步加强,食品行业从业者整体素质仍存在提升空间,部分安全风险问题的改善仍应从实际出发.
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关键词
食品行业
质量
抽查
报告
命名实体识别
统计分析
质量
安全风险
原文传递
题名
基于BiLSTM-CRF的食品行业质量安全风险分析
被引量：
2
1
作者
张海航
陈进东
张健
机构
北京信息科技大学
智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地
绿色发展大数据决策北京市重点实验室
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2022年第10期2616-2633,共18页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1405303)
国家自然科学基金面上项目(72174018)资助课题。
文摘
以2018-2020年国家及各省市市场监督管理局发布的食品安全监督抽检报告为数据源,基于实体识别、规则匹配及统计分析等方法,分析中国食品行业质量安全风险现状及演化趋势.首先,基于BiLSTM-CRF模型提取报告中检测类别、检测项目实体名称,并结合所提取出的实体名称进行规则匹配,挖掘报告中食品行业质量安全风险相关信息;其次,针对所挖掘的信息归纳整理,从时域、地域角度研究中国食品行业高发性质量安全风险问题成因,并探究食品行业安全现状与演化趋势.研究发现,中国食品行业整体处于良好状态,质量安全风险较低;部分安全风险的成因及解决方式需紧抓根本,行业生产、储存及销售过程中所暴露出问题的亟待解决;行业监管力度需进一步加强,食品行业从业者整体素质仍存在提升空间,部分安全风险问题的改善仍应从实际出发.
关键词
食品行业
质量
抽查
报告
命名实体识别
统计分析
质量
安全风险
Keywords
Food industry
quality spot check report
named entity recognition
statistical analysis
quality and safety risks
分类号
F203 [经济管理—国民经济]
F426.82
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM-CRF的食品行业质量安全风险分析
张海航
陈进东
张健
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2022
2
原文传递
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