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针对利用当前神经网络模型进行中文位置语义解析存在多义词解析效果差、泛化能力差等问题,提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文......
为降低驾驶人抵近交叉口过程因分心导致的交通事故,本文基于双向长短时记忆网络(BILSTM)建立分心驾驶识别模型.依托驾驶模拟实验,......
针对中文医疗文献中的中文词边界模糊、分词歧义导致传统深度学习方法难以获取词汇语义信息的问题,提出了一种融合嵌入字词特征的......
微博是国内使用用户较多的社交平台之一,它具有信息传递速度快、覆盖方面广的特点,人们在微博上可以针对某一事件进行评论,以此来......
[目的/意义]开展面向领域的细粒度命名实体识别研究对于提升文本挖掘精度具有重要的意义,本文以番茄病虫害命名实体为例,探索采用......
隐喻普遍存在于自然语言中,精确的识别隐喻可以促进自然语言处理具体任务中语义的理解.为了提高中文名词隐喻识别效果,提出一种基......
进入21世纪以来,互联网的蓬勃发展推动了各种电子商务平台的诞生。这些平台上发布的在线评论文本所包含的情感倾向有着特别重要的......
城市交通流具有非线性、相关性、周期性等特点,其建模和准确预测难度较大。为提高预测准确率,在雨天、非雨天和工作日、非工作日四......
近年来,深度学习和自然语言处理技术在飞速发展,医疗领域与计算机领域的联系越来越密切,计算机不单用于电子计算通信,还用来进行辅......
针对方面级情感分类算法在中文领域商品评论中性能不佳的问题,从实际应用场景出发,基于cw2vec模型并结合BiLSTM模型,进行中文商品......
目前IT招聘信息分类中传统算法存在长距离依赖,且无法突出IT岗位关键词对文本分类特征影响等问题.本文通过训练双向长短期记忆网络......
针对方面级情感分类算法在中文领域商品评论中性能不佳的问题,从实际应用场景出发,在基于cw2vec模型的基础上结合BiLSTM模型,进行......
