神经主题模型相关论文
无监督机器学习方法中的神经主题模型已被广泛用于自动挖掘文本潜在语义。然而,短文本篇幅有限,文中可用于推断的信息匮乏,模型难以在......
神经机器翻译已经在多种语言对上取得了很好的效果,翻译性能依赖平行语料的规模大小,而缅甸语是稀缺性语言的一种,当前互联网没有......
得益于互联网的飞速发展,社交网络应用平台已经成为最大的舆情发酵中心,产生了大量反映社会舆论倾向的数据,这些数据文本立场明确......
事件抽取是指从自然语言文本中抽取其中包含的结构化事件信息的任务。事件抽取任务按照抽取目标是否限定为特定领域的事件,可以分......
Web2.0和移动互联网的快速发展为人们提供了方便快捷的信息交流平台,但也降低了谣言的传播成本,提高了谣言的传播速度,对于自动化......
在社交网络时代,数据挖掘在信息检索和自然语言处理方面的迅速发展使得自动文本摘要任务成为必要,如何有效地处理和利用文本资源成......
针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法......
近些年来,互联网相关技术得到高速的发展,特别是微博、Twitter等社交媒体网络平台的出现,使得社交媒体成为媒体和大众分享新闻事件......
不同于长文本,短文本信息量缺乏,在研究中通常难以获得丰富的语义特征并且难以提取完整的句法特征,因此短文本分类模型的分类效果......