多头自注意力相关论文
随着深度学习技术的发展,水下图像检测近年来受到广泛的关注,为了克服在复杂水下环境下传统小鱼群的误检、漏检和识别准确率低等问......
为了提高卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）的结构损伤识别性能，提出了一种以结构振动加速度信号为输入的基于多头自......
遥感图像具有复杂的整体结构和丰富的纹理特征，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法虽然能够捕获丰富的局部信息，但有限的感受野......
随着5G商用平民化以及计算机互联网产业的飞速发展,抖音、快手等短视频平台以及微博、微信等社交平台发展迅速,社交媒体上产生了大......
随着云计算、大数据等技术的高速发展,互联网中越来越多的各类应用使得数据规模呈现爆炸式增长,从而推动了推荐系统的发展。在工业......
化合物-蛋白质相互作用(CPI)的研究对药物发现有着重要作用,它可以为药物靶标选择提供有价值的信息,在一定程度上提高先导化合物的......
[目的/意义]在关系抽取的研究领域中,通过远程监督方法可以快速地获取大量标注好的训练数据,但是其存在的关系标签错误标注问题会......
在推荐系统中,了解用户行为背后的复杂功能交互,对预测用户点击广告或商品的概率至关重要.人们一直努力寻找稀疏和高维原始特征的......
关系抽取是指从文本中提取出两个实体以及实体之间的关系,构成一个三元组。对企业文本进行关系抽取,提取出结构化信息,有助于构建......
针对基于评论文本推荐系统的特征没有充分组合的问题,提出一种利用双重注意力实现评论特征组合的推荐模型.首先利用经情感分类任务......
细粒度命名实体识别是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的细粒度类别中.目前,中文细粒度命名实体识别仅使用预训练语言......
关系抽取是指从文本中识别实体并抽取出实体之间的语义关系.它作为信息抽取的基本组成之一,在知识图谱、关系推理、知识问答等自然......
关系抽取作为自然语言处理领域中一项重要的基础任务,目的是判断出文本语句中实体对之间存在的语义关系,在知识图谱、智能问答等应......
为进一步提高说话人分割聚类系统的性能,提出一种基于改进自注意力机制的说话人分割聚类方法。考虑不同语音帧对说话人特征影响不......
命名实体是电子病历中相关医学知识的主要载体,因此,临床命名实体识别(Clinical Named Entity Recognition,CNER)也就成为了临床文......
针对以往研究大多使用单一模型进行文本情感分析,导致无法很好地捕捉相关文本的情感特征,从而造成情感分析效果不理想的问题,提出......
关系抽取作为信息抽取领域的一个重要任务,旨在获取无结构文本中实体之间的语义关系,这些抽取到的关系事实被广泛应用于知识图谱构......
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针对传统循环神经网络和卷积神经网络的缺点,搭建完全基于多头自注意力机制的Transformer蒙汉神经机器翻译模型。实验结果表明,该......
