神经网络语言模型相关论文
几乎所有的在线社交应用平台都存在垃圾文本,其中的垃圾信息包括广告、色情、暴力等,这些垃圾文本严重影响了社交平台的社交生态环......
作文自动纠错任务的主要目标是利用计算机手段自动检测并纠正作文中存在的错误。国外作文自动纠错研究开展较早,已经取得了较多的......
深度学习已经在人工智能领域中取得了显著的成就。这得益于其捕捉高维复杂特征的强大能力,而且并不需要人工特征的干预。利用深度......
近年来,统计机器翻译的研究蓬勃发展,机器翻译质量有了很大改善,使得在很多领域它为人们提供了方便、快捷的翻译服务。语言模型作......
移动互联网的普及在生产生活中带来了爆炸式的信息量,正催生着一种和以往截然不同的阅读方式。自动摘要系统作为一种短小精悍的信......
我国高校院所等科研机构拥有大量的科研人才,但是由于信息“不对称”、缺乏需求-人才精准匹配服务,企业缺少有效途径快速精准匹配......
自然语言处理是人工智能研究的核心领域之一。在自然语言处理中,阅读理解技术的发展进步对于处于信息时代的人们准确获取所需信息......
随着社交网络的发展,新的词汇不断出现。新词的出现往往表征了一定的社会热点,同时也代表了一定的公众情绪,新词的识别与情感倾向......
情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年，情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展，词典的领域特性也......
在使用神经网络语言模型进行汉语框架排歧实验时，可选取词、词＋词性、随机embedding矩阵及与词相对应的embedding矩阵作为特征，在2077......
该文旨在以HowNet为例,探讨在表示学习模型中引入人工知识库的必要性和有效性。目前词向量多是通过构造神经网络模型,在大规模语料......
词向量是词的低维稠密实数向量表示,在自然语言处理的各项任务中都扮演了重要角色。目前词向量大多都是通过构造神经网络模型,在大......
病理检查报告中的文本通常为非结构化数据，不利于计算机自动分析和处理.目前文本结构化主要采用信息关系抽取方法，然而病理检查报告......
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对于时序数据的预测,传统方法多数通过分析历史数据预测出后面的一个或者多个具体值,但预测的具体数值准确率较低。为此,提出一种......
有效揭示领域中主题的浮现机理及发展轨迹,对学科、领域未来发展态势进行预测和战略决策具有重要意义。文章提出一种基于关键词语......
基于深度神经网络(DNN)和递归神经网络(RNN)的语言模型(LM)在超大规模词汇量连续语音识别(ULVCSR)应用中极大的提高了识别性能。这......
近两年来,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译(Statistical Machine Trans......
近年来,神经网络语言模型的研究越来越受到学术界的广泛关注。基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)结构的深度神经网络(L......
随着社交网络的快速发展,人们在社交平台上随时随地分享自己的所见所闻所想。许多研究者认为社交网络是一种反映真实世界的传感网......
蒙古文是蒙古族使用的文字,是一种宝贵的文化财富。随着蒙古文网站的不断增多,蒙古文信息检索的需求也在与日俱增。为了解决词语之......
本文结合电力工单特点,提出运用神经网络语言模型进行文本挖掘,使用word2vec方法对电力工单文本进行训练,生成电力工单词向量。在......
随着信息时代的到来，跨语言自然语言处理技术在人们的工作和生活中发挥着越来越重要的作用。其中，实体翻译技术在跨语言自然语言处理......
近年来,随着信息全球化的影响,社交网络文本上的多语言混合现象越来越普遍。许多中文文本中混杂着其他语言的情况已很常见。绝大多......
随着互联网的飞速发展,以网络为载体的文本信息也呈现出爆炸式增长的趋势。这些海量数据依靠人工进行管理和分类会不仅会耗费大量......
近年,互联网快速发展,网络中文本信息也呈现指数级的增长。各种社交网络在交流中的使用,使得词语的含义不断变化,不断丰富。随着网......
传统的命名实体识别方法是将大量手工制定的特征输入到统计学习模型中以实现对词语的标记,能够取得较好的效果,但其手工特征制定的......
