Bert预训练模型相关论文
为进一步提高情感识别的准确率,提出了一种基于BERT预训练模型的交互式情感分析模型——BERT-Bi-IAN模型。首先利用BERT预训练模型......
为充分提取短文本语义信息,提高短文本分类精度,提出一种融合BTM和BERT的短文本分类方法BTM&BERT。综合考虑文本主题特征信息和全局语......
研究一种基于BERT预训练模型的教育装备供应链舆情报告系统,系统通过信息抽取技术从互联网环境的多源响应信息源中抓取舆情信息,并使......
从涉刑事案件新闻文本中自动抽取案件要素及案件要素关系是解析涉案新闻文本,理解新闻文本语义的重要基础,也是掌握涉案相关舆情的......
以网络暴力为主的恶意攻击行为已经导致多起恶性事件发生,违规评论问题引起了社会广泛关注.当前违规评论检测手段主要是依靠敏感词......
针对文本生成图像任务中文本信息与生成图像的语义一致性,以及图像细节模糊、图像要素空间搭配合理性问题,提出了融合BERT文本编码......
新闻行业及短评文章需要大量标题型摘要,不仅对新闻编辑人才提出需求,还在很大程度上影响受众的用户体验,限制新闻媒体行业智能化......
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......
文本数据作为最常见的数据形式之一,涵盖范围广、数据量大,又有密度不均的特点,不同平台中存储的文本数据结构不定相同,结构化文本......
随着互联网的全面普及,人们在微博、论坛、点评网站、购物网站等平台上发表的观点和评论数量呈指数形式增长。通过对这些数据进行......
通过构造人物关系数据集,将人物关系定义为14类,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的人物关系抽取网络模型.该模型首先通过Bert预训练模型......
学生评教数据是学生对教学过程的态度最直接的反应,也是教师了解学生需求,提高教学质量的有效途径。本文利用某高校真实的学生评教......
文本情感识别是自然语言处理领域中的研究热点之一,其应用也拥有着巨大的社会意义和商业价值。文本情感识别算法主要包括了基于情......
针对目前方面词情感分析方法忽视了以方面词为核心的局部特征的重要性,并难以有效减小情感干扰项的负面噪声的问题,本文提出了一种......
随着互联网井喷式发展,社交媒体发展迅猛,但是伴随网络匿名特性出现的失范现象时有发生,如何准确判定社交媒体用户从属问题亟待解......
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训......
近年来,网络安全威胁日益增多,数据驱动的安全智能分析成为网络安全领域研究的热点。特别是以知识图谱为代表的人工智能技术可为多......