【摘 要】
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循环神经网络(RNN)越来越在口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)任务中显示出优势。然而,由于梯度消失和梯度爆炸问题,简单循环神经网络的存储容量受到限制。提出一
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61365005,No.61663044,No.61761041),新疆大学博士科研启动基金(No.BS160239)
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循环神经网络(RNN)越来越在口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)任务中显示出优势。然而,由于梯度消失和梯度爆炸问题,简单循环神经网络的存储容量受到限制。提出一种使用外部存储器来提高记忆能力的循环神经网络。并在ATIS数据集上进行了实验,并与其他公开报道的模型进行比较。结果说明,在口语理解任务上,提出的引入外部记忆的循环神经网络在准确性、召回率和F1值都有较明显提高,优于传统循环神经网络及其变体结构。
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