双向GRU相关论文
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通常情感分类模型都假定数据集中各类别样本数之间处于平衡状态,实际上数据集中不同类别样本间并不平衡.当样本间存在样本类别不平......
由于三维轨迹是一个具有连续性和交互性的复杂时间序列,因此,针对无人机飞行轨迹预测问题,结合深度学习理论特点,提出了一种基于双......
随着电子商务的发展,众多网络购物平台上的产品评论数量呈指数级增加。这些海量评论数据中潜藏了大量用户的情感信息,具有较高的应......
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文本相似度的计算是自然语言处理的核心问题.现有的文本相似度计算方法,存在对于深层次的语义信息提取的不充分,且对长文本的相似......
随着软件技术的迅速发展,软件规模越来越大,所涉及的知识领域也越来越多。如何有效提升软件开发效率成为程序开发人员必须面对的重......
传统的基于序列数据的下一个地点推荐算法没有深度挖掘签到序列的上下文信息.本文通过深度学习神经网络的GRU模型对用户的签到序列......
近年来,随着人工智能的发展,自然语言处理下的机器阅读理解任务已经成为人们研究的热点问题。中文数据集的大量涌现,掀起了中文机......
跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务,近年来备受关注.跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对......
计算机心电图(ECG)检查是一项用于心血管疾病诊断的非常重要的辅助手段.目前已有一些深度学习的算法可以实现心电图准确、实时和可......
针对推荐系统广泛采用的协同过滤算法存在的稀疏性和冷启动问题,提出了一种基于深度神经网络和动态协同滤波的推荐模型.该模型采用......
为了提高小说作品机器翻译的准确性和效率,提出一种基于端到端的RNN神经网络框架,使用汉译英机器模型,研究乡土小说的翻译方法。通......
传统的幽默计算任务依赖人工构造特征,容易造成丢失特征,且主要集中在幽默判断。而基于深度学习的Siamese双向GRU注意力模型是对成......
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近年来,金融服务的门槛逐步降低,个人小额贷款业务日益增长。这对金融机构的风险控制能力提出了巨大的挑战,坏账的出现会给金融机......
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针对目前大多数基于深度学习的模型忽略了位置信息在识别方面术语情感任务上起着重要作用的事实,提出了一种基于双向门控循环网络(......
实体关系抽取作为信息抽取的主要任务之一,其目的在于确定无结构文本中两个实体的关系类别。目前准确率较高的有监督方法由于需要......
