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中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科大-伯明翰大学智能计算与应用联合研究所 收藏

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研究主题:循环神经网络    循环卷积    多通道    卷积神经网络    文本分类方法    

研究学科:自动化类    

被引量:7H指数:2北大核心: 4 CSCD: 1

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4 条 记 录,以下是 1-4

基于多通道循环卷积神经网络的文本分类方法
1
《计算机应用与软件》中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科大-伯明翰大学智能计算与应用联合研究所 陆超红  出版年:2020
循环神经网络和卷积神经网络能够分别捕捉文本中的长期依赖和局部依赖,但是定长的向量表示限制了循环神经网络的特征表达能力,卷积核的大小也影响了卷积神经网络提取特征的能力。针对这些问题,提出多通道循环卷积神经网络来处理文本分类...
关键词:注意力机制  循环神经网络 卷积神经网络 多通道 文本分类
基于集成回声状态网络Fisher核的时间序列分类算法
2
《计算机应用与软件》中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科大-伯明翰大学智能计算与应用联合研究所 王劲松  出版年:2020
针对传统的欧氏距离度量已经无法适用于非欧的模型空间,且单个模型不能很好地捕捉到数据复杂的分布结构等问题,提出一种新算法。将时间序列转换到模型空间后,使用Fisher核来度量函数模型之间的差异,并用AdaBoost集成来拟...
关键词:时间序列分类  Fisher核  回声状态网络 ADABOOST算法
利用翻译模型的跨语言中文命名实体识别
3
《计算机工程与应用》中国科学技术大学 孙凌浩  出版年:2021
国家自然科学基金(81971264)。
随着深度学习技术的应用,自然语言处理领域得到快速发展,为提高中文命名实体识别效果,提出一种新的方法,利用英文模型抽取信息辅助中文命名实体识别。该方法使用翻译模型将中文翻译为英文,然后利用英文命名实体识别模型抽取特征,再利...
关键词:自然语言处理 命名实体识别 迁移学习  跨语言 注意力机制  
基于子词单元的深度学习摘要生成方法
4
《计算机应用与软件》中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科大-伯明翰大学智能计算与应用联合研究所 陈雪雯  出版年:2020
现有的生成式文本摘要方法存在一些局限,包括难以产生可靠的源文本表示,产生的摘要句与源文本的语义相似度较低,存在集外词问题等。对此提出一种混合神经网络编码器结构,对源文本的长距依赖和上下文信息进行捕捉,得到高质量的文本表示...
关键词:生成式文本摘要  字节对编码  集束搜索  深度学习  
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