字向量相关论文
在信息大爆炸的时代,互联网已经越来越被人们依赖。新兴的社交媒体平台,如微博和微信深受广大用户的喜爱,用户通过使用诸如此类的......
随着网络与信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式的增长趋势。人们希望在大量数据信息中快速、准确地寻找出自己所需问题的答案。......
随着信息技术的迅速发展,网络中产生了海量的中文短文本数据.利用中文短文本分类技术,在低信息量的数据中挖掘出有价值的信息是当......
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要任务,它是一种以提炼文本情感内容为目的的文本分类。根据分析粒度的不同,文本情感分析......
命名实体识别是自然语言处理领域的基础技术。现有方法存在以下问题:在汉字表征层面,存在字结构语义利用不充分及罕见字表征能力差......
随着各领域企业数目的迅猛增长,同业竞争日益激烈,行业调查数据表明高品质的客户更倾向于购买优质的产品和服务,企业的服务质量在......
随着自然语言处理相关应用逐渐走向落地,文本分类技术作为其基础技术之一,向来是被广泛研究的对象,提升文本分类的准确率是推进技......
文本的向量化转换作为自然语言处理问题的基础任务发挥着至关重要的作用。本文以中文字向量生成模型的研究为选题,首先分析了传统......
短文本语义相似度计算是自然语言处理领域中的关键技术之一,已有针对中文的方法存在以下问题:在字向量表示方面,中文汉字字形蕴含......
目前,类人智能发展迅速,已有相应产品应用于教育、医疗等行业,如针对初等教育考试问题的日本Todai Robot项目和致力于智力问答并拓......
针对于目前传统的命名实体识别模型在食品案件纠纷裁判文书领域的准确率不足的问题,在双向长短时记忆网络的基础上提出一种基于双......
针对双向长短时记忆网络模型提取特征不充分的特点,将字向量和词向量同时作为双向长短时记忆网络的输入,并利用注意力机制分别提取......
本文我们提出了一种基于字词向量混合的CNN-LSTM神经网络模型,并对输出层的损失函数进行正则化,提升了模型的训练效果,在NLPCC2017......
目前分词工具在金融领域智能客服中无法对金融相关词汇进行有效切分,且基于单词的模型更容易受到数据稀疏性和词汇表外单词的影响......
句子相似度度量在自然语言处理领域中有着广泛的应用。针对现有的句子相似度计算方法不能充分捕捉句子的语义结构特征信息的问题,......
人机对话技术近年来受到学术界和工业界的广泛关注。人机对话系统的一个关键任务就是如何让聊天机器人理解用户的问句意图并将用户......
针对Word2Vec、GloVe等词嵌入技术对多义词只能产生单一语义向量的问题,提出一种融合基于语言模型的词嵌入(ELMo)和多尺度卷积神经......
中文汉字在横向、纵向展开具有二维的复杂结构。现有的中文词向量研究大都止步于汉字字符,没有利用中文笔画序列生成字向量,且受限......
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本文旨在探究深度学习中汉语字向量和词向量的有效结合方式.以词作为基础语义单元和以字作为基础语义单元这两个方向进行探究,实验......
针对单通道卷积神经网络(CNN)视角单一、不能充分学习到文本的特征信息的问题,提出双通道CNN(DCCNN)算法。首先,采用Word2Vec训练......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
当前医患关系紧张一个很重要的原因是医患之间有效沟通太少,而线上评价系统是一种有效的医患沟通渠道。从长远看,对于医疗机构和医......
在中文信息处理中,分词是一个十分常见且关键的任务。很多中文自然语言处理的任务都需要先进行分词,再根据分割后的单词完成后续任......
针对大多数情感分析文本过短、提取文本特征不足的问题,提出一种融合词性的双注意力机制的双向长短期记忆网络模型(CWPAT-Bi-LSTM)......
实体关系抽取是知识抽取的重要组成部分。与传统模式识别的方法相比,深度学习的方法在关系抽取任务中表现得更为突出。目前关于中......
关系抽取是构建知识图谱的一个重要过程。为了更好地构建煤矿领域知识图谱,本文对关系抽取的方法进行研究。传统关系抽取方法在训......
文本情感分析是依据文本数据提供的特征计算该文本的褒贬等情感倾向,为制定决策提供有效依据。文本情感分析是自然语言处理的基本......
命名实体识别是指识别文本中的命名性指称和专有名词。中文命名实体识别是中文信息处理的基础,目前主要面临两方面问题。一方面,传......
短文本情感分析用于判断文本的情感极性,在商品评论、舆情监控等领域有重要应用。由于目前主流的基于词注意力机制的双向循环神经......
本文利用深度学习中的词向量来稍加改进,利用Word Embedding与条件随机场结合,然后进行线性组合,使分词达到更加高效。运用北大的......
