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[期刊论文] 作者：李明轩,周筠昌,陈珂,
来源：广东石油化工学院学报 年份：2021
随着深度学习技术的深入研究,越来越多的深度神经网络模型被运用于情感分析任务。针对现有模型不能较好地表征词语的上下文信息,且存在数据稀疏与特征不明显等问题,提出了一...
[期刊论文] 作者：周筠昌,陈振彬,陈珂,
来源：广东石油化工学院学报 年份：2022
关系抽取作为信息抽取领域近年来的研究热点,从宏观上可具体分为基于流水线的关系抽取、联合抽取和远程监督等,其中各个类别的关键性问题并不相通.近年来深度神经网络因其强大的语义表征能力,逐渐取代传统的机器学习成为关系抽取的基本模型,又可根据抽取方法细......
[期刊论文] 作者：冯天钰,冯浩男,周筠昌,陈珂,
来源：广东石油化工学院学报 年份：2021
针对中文关系抽取中的数据稀疏和数据噪声问题,提出了基于最短依存路径的图卷积神经网络(DSP-GCN)模型。在输入层使用BERT模型对文本进行表示学习,更好地表达文本的语义,减少文本噪声的产生和传播;对于长文本实体间距离较长而导致的梯度消失问题,使用句法依存图......
[期刊论文] 作者：周浩轩, 周筠昌, 孙晶萌, 陈珂,
来源：广东石油化工学院学报 年份：2022
机器问答是通过自然语言处理技术，使机器可以理解人们用自然语言提交的问题，同时并对问题做出响应回答。针对机器问答进行研究，采用了基于Bert模型的答案选择模型，提出了基于预训练与答案选择模型的机器问答方法。对于答案选择部分，采用全连接神经网络模型和长短时记......
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