双向LSTM相关论文
为解决公司员工对公司专业技术知识进行频繁查询而无法得到及时响应和准确答案的问题，本文以知识图谱结合神经网络为基础来进行知识......
在经济全球化背景下,汇率兑换成为连接国家间经济往来与资本流动的桥梁。欧元兑美元（EUR/USD）这一货币对在世界七大主流货币对占据首......
时间序列预测应用于现实世界的方方面面,对时间序列中未来数据的准确预测需要捕获具有代表性的序列特征,而传统的时间序列预测模型......
随着互联网应用的发展和普及,人们更倾向于在线上社区、博客、微博等网络平台上发表自己的看法、态度或心情,由此产生大量的评论文......
命名实体识别（NER）是自然语言处理中关系提取、实体链接、机器翻译等任务的重要基础。近年来,随着各行各业产生的大量数据,对命名实......
基于穿墙雷达的人体动作识别在国防安全、灾害救援以及病人监护等领域具有重要的应用价值,已经逐渐成为近几年的研究热点和难点。......
方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务,目前常用的研究方法是使用神经网络模型结合注意力机制的模式,使用注意力机制挖掘方面......
为提高家庭服务机器人指令中目标对象预测的准确率,提出一种基于混合深度学习的多模态自然语言理处理(Natural Language Processin......
针对传统信号调制识别方法对信号复杂调制方式难以识别的问题,提出一种基于注意力机制的双向LSTM卷积神经网络(BLACN),利用卷积神......
传统软件漏洞自动识别方法的识别结果不够理想,为此提出基于双向LSTM的软件漏洞自动识别方法。该方法利用开源工具ANTLR4建立抽象......
期刊
为了解决轴承故障诊断问题,提出了一种基于深度残差BiLSTM网络的轴承故障诊断模型,该故障诊断模型以轴承一维时序振动信号作为输入......
针对情感分析任务中没有充分利用现有的语言知识和情感资源,以及在序列模型中存在的问题:模型会将输入文本序列解码为某一个特定的......
加油时序数据包含加油行为的多维信息,但是对于指定加油站点数据较为稀疏,现有成熟的数据异常检测算法存在挖掘较多假性异常点以及......
触发词检测是事件抽取的一项基本任务,该任务涉及对触发词进行识别和分类。目前,已有工作主要存在两方面的问题:1)用于触发词检测......
自然场景图像上的文字信息中包含了非常丰富而准确的高层语义信息,是我们对于场景内容元素理解的关键。随着生活的智能化,图像和视......
目的:DNA N4-甲基胞嘧啶(4mC)修饰是原核DNA中重要的表观遗传修饰,因为它在调节DNA复制和保护宿主DNA免受降解等多种生物学过程中......
近些年,随着互联网垂直领域内容平台的不断发展壮大,大量优质的用户生成内容(UGC)也随之涌现。用户生成内容具有“零门槛”、“强......
乳腺癌是致使女性死亡的第二大杀手,严重威胁着我国女性的身心健康,而乳腺癌的早筛查、早诊断和早治疗是唯一能够有效提高患者5年......
【目的】目前双向长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)在语音识别、图像识别和情感分类等方面的应用越来越广泛,基于此研......
在工业大数据分析、医疗健康大数据分析、气象数据分析和预测、经济金融数据分析等许多现实世界应用中,时间序列数据作为一种重要......
蛋白质是构成机体组织、器官的重要组成部分,在真核细胞的各个区室内承载着多种功能。蛋白质的功能取决于它所在的隔室或细胞器,因......
文本标题能够让用户在当今海量的互联网资源中快速获取有效信息,假使每条新闻都能够拥有一条简洁明了的标题,那将会大大节约读者的......
随着5G时代的到来,物联网、云计算、大数据等相关技术的发展,网络媒体作为一种新的信息传播形式,已经成为我们日常生活获取和发布......
抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种全新的、领域无关的句子语义表示方法,它将一个句子的语义抽象为一个单......
随着移动互联网和云计算的持续发展,人们的工作和日常生活中的很多活动都拓展到了互联网中。面对这些互联网产生的海量文本数据,如......
随着数据挖掘技术和深度学习技术的不断发展,为我们从海量数据中得到有价值的信息并加以利用成为了可能。与此同时,教育信息化的蓬......
为了能够准确高效的从大量非结构化数据中分析抽取出关键信息,信息抽取技术逐渐发展。事件抽取作为信息抽取领域的关键组成部分,在......
为了更好地提升识别精度和算法的适应性,针对传统波形检测算法存在依赖人工设定阈值以及震相拾取的精度偏低等问题,提出了一种基于......
提出了一种基于双向长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的实时人体姿势识别方法.将OpenPose作为人体姿态估计模块获取人......
由于目前哈萨克语句法分析准确率较低并缺乏基于神经网络的哈萨克语句法分析的相关研究,针对哈萨克语短语结构的句法分析,使用基于......
在采取远程监督方法构建大规模的关系抽取语料库时,一般会不可避免地引入大量冗余和噪声,从而影响关系抽取的效果.为此,文章提出基......
在哈萨克语句法分析中,该文用平均感知器算法训练句法分析模型,用柱搜索算法进行解码,可以快速准确地对哈萨克语句子进行短语结构......
残基对的相互作用描述了蛋白质三维结构中一对残基的空间距离关系.一对残基是否相互作用不仅取决于这对残基的本身属性,还受到这对......
黄金期货价格时间序列具有复杂性、随机性和非平稳性的特点,而这三个特点是传统模型无法完全描述的,因此传统模型的预测效果不佳。......
针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结......
目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型内部神经元特征之间的相关性。针对以上问题,提出一种基......
中文命名实体识别方法中采用较多的是神经网络模型,但该模型在训练过程中存在字向量表征过于单一的问题,无法很好地处理字的多义性......
针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和......
在哈萨克语句法分析中,该文用平均感知器算法训练句法分析模型,用柱搜索算法进行解码,可以快速准确地对哈萨克语句子进行短语结构......
电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任......
RNA二级结构的打分函数在RNA二级结构预测中扮演着越来越重要的角色。目前对RNA二级结构的打分函数并没有很好地抓住RNA的折叠机制......
针对向量空间模型忽略了查询关键词和网页的语义相关问题,提出一种基于双向LSTM(bidirectional long short-term memory)、词的分......
针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM）......
本文从如何构造更优质特征的角度出发,着重研究如何获得语义信息更丰富的特征来表示文本,从而改善文本情感分类的性能表现。本文立......
当前,误植域名检测主要以计算域名对之间的编辑距离为基础,未能充分挖掘域名的上下文信息,且对短域名的检测易产生大量的假阳性结......
在众多的信息交互任务中,智能问答系统已成为重要的应用之一,准确地理解客户提出的自然问题是问答系统的关键所在,针对用户意图识......
老-汉双语语料库是开展汉-老机器翻译及跨语言检索的重要数据资源,老挝语是东南亚语言中资源较为稀缺的语言,老-汉双语平行资源较......
识别一篇生物医学文献中的核心实体是准确提取该文献信息的前提。针对目前生物医学文献实体识别和筛选方法的局限性,提出了基于LST......
