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[期刊论文] 作者：单义栋, 王衡军, 王娜,,
来源：计算机科学 年份：2019
为了识别军事文本中的军事命名实体,根据军事命名实体的特点,将其分为6类标注。在此基础上,为了进一步解决多嵌套和组合的复合军事命名实体难以识别的问题,对传统的标注方法...
[期刊论文] 作者：单义栋,王衡军,黄河,闫倩,
来源：计算机科学 年份：2019
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两者对当前输出有用的特征,用维特比算法约...
[期刊论文] 作者：王衡军, 司念文, 宋玉龙, 单义栋,,
来源：通信学报 年份：2018
利用时序型长短时记忆(LSTM,long short term memory)网络和分片池化的卷积神经网络(CNN,convolutional neural network),分别提取词向量特征和全局向量特征,将2类特征结合输...
[期刊论文] 作者：单义栋，王衡军，王娜，SHANYi-dong，WANGHeng-jun，WANGNa,
来源：计算机科学 年份：2019
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[期刊论文] 作者：司念文, 王衡军, 李伟, 单义栋, 谢鹏程,,
来源：计算机科学 年份：2018
针对传统的基于统计模型的词性标注存在人工特征依赖的问题,提出一种有效的基于注意力长短时记忆网络的中文词性标注模型。该模型以基本的分布式词向量作为单元输入,利用双向...
[期刊论文] 作者：单义栋，王衡军，黄河，闫倩，SHANYi-dong，WANGHeng-jun，HUANGHe，YANQian,
来源：计算机科学 年份：2019
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