双向LSTM相关论文
为解决公司员工对公司专业技术知识进行频繁查询而无法得到及时响应和准确答案的问题，本文以知识图谱结合神经网络为基础来进行知识......
在经济全球化背景下,汇率兑换成为连接国家间经济往来与资本流动的桥梁。欧元兑美元（EUR/USD）这一货币对在世界七大主流货币对占据首......
时间序列预测应用于现实世界的方方面面,对时间序列中未来数据的准确预测需要捕获具有代表性的序列特征,而传统的时间序列预测模型......
随着互联网应用的发展和普及,人们更倾向于在线上社区、博客、微博等网络平台上发表自己的看法、态度或心情,由此产生大量的评论文......
命名实体识别（NER）是自然语言处理中关系提取、实体链接、机器翻译等任务的重要基础。近年来,随着各行各业产生的大量数据,对命名实......
基于穿墙雷达的人体动作识别在国防安全、灾害救援以及病人监护等领域具有重要的应用价值,已经逐渐成为近几年的研究热点和难点。......
加油时序数据包含加油行为的多维信息,但是对于指定加油站点数据较为稀疏,现有成熟的数据异常检测算法存在挖掘较多假性异常点以及......
自然场景图像上的文字信息中包含了非常丰富而准确的高层语义信息,是我们对于场景内容元素理解的关键。随着生活的智能化,图像和视......
近些年,随着互联网垂直领域内容平台的不断发展壮大,大量优质的用户生成内容(UGC)也随之涌现。用户生成内容具有“零门槛”、“强......
推荐系统基于用户历史行为数据建模用户兴趣偏好,从海量数据中获取有价值的信息。协同过滤算法因仅使用评分数据,简单高效,而被广......
在工业大数据分析、医疗健康大数据分析、气象数据分析和预测、经济金融数据分析等许多现实世界应用中,时间序列数据作为一种重要......
蛋白质是构成机体组织、器官的重要组成部分,在真核细胞的各个区室内承载着多种功能。蛋白质的功能取决于它所在的隔室或细胞器,因......
文本标题能够让用户在当今海量的互联网资源中快速获取有效信息,假使每条新闻都能够拥有一条简洁明了的标题,那将会大大节约读者的......
抽象语义表示(Abstract Meaning Representation,AMR)是一种全新的、领域无关的句子语义表示方法,它将一个句子的语义抽象为一个单......
随着移动互联网和云计算的持续发展,人们的工作和日常生活中的很多活动都拓展到了互联网中。面对这些互联网产生的海量文本数据,如......
随着数据挖掘技术和深度学习技术的不断发展,为我们从海量数据中得到有价值的信息并加以利用成为了可能。与此同时,教育信息化的蓬......
为了能够准确高效的从大量非结构化数据中分析抽取出关键信息,信息抽取技术逐渐发展。事件抽取作为信息抽取领域的关键组成部分,在......
由于目前哈萨克语句法分析准确率较低并缺乏基于神经网络的哈萨克语句法分析的相关研究,针对哈萨克语短语结构的句法分析,使用基于......
在采取远程监督方法构建大规模的关系抽取语料库时,一般会不可避免地引入大量冗余和噪声,从而影响关系抽取的效果.为此,文章提出基......
残基对的相互作用描述了蛋白质三维结构中一对残基的空间距离关系.一对残基是否相互作用不仅取决于这对残基的本身属性,还受到这对......
方面情感分析是指分析语句中目标方面项的情感极性,但目前较少研究语句中邻近方面项间依赖关系对情感分类的影响。基于此,针对方面......
黄金期货价格时间序列具有复杂性、随机性和非平稳性的特点,而这三个特点是传统模型无法完全描述的,因此传统模型的预测效果不佳。......
针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结......
中文命名实体识别方法中采用较多的是神经网络模型,但该模型在训练过程中存在字向量表征过于单一的问题,无法很好地处理字的多义性......
针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和......
RNA二级结构的打分函数在RNA二级结构预测中扮演着越来越重要的角色。目前对RNA二级结构的打分函数并没有很好地抓住RNA的折叠机制......
当前,误植域名检测主要以计算域名对之间的编辑距离为基础,未能充分挖掘域名的上下文信息,且对短域名的检测易产生大量的假阳性结......
在众多的信息交互任务中,智能问答系统已成为重要的应用之一,准确地理解客户提出的自然问题是问答系统的关键所在,针对用户意图识......
老-汉双语语料库是开展汉-老机器翻译及跨语言检索的重要数据资源,老挝语是东南亚语言中资源较为稀缺的语言,老-汉双语平行资源较......
识别一篇生物医学文献中的核心实体是准确提取该文献信息的前提。针对目前生物医学文献实体识别和筛选方法的局限性,提出了基于LST......
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言文本数据处理工作中的一项基础且至关重要的环节,其任务为识别出待处理文......
随着Internet文本信息数据的爆炸式增长,带来了越来越多包含作者情感、观点以及看法的非结构化文本数据,如何能够从这些数据中提取......
近些年来,随着自然语言处理技术的不断发展,以及面向裁判文书的司法大数据不断公开,如何将人工智能技术应用于司法领域,以提高司法......
养殖水质对水产养殖的产出和收益具有非常重要的影响,提前预测水质状况可以提高治理水平,从而减少水产养殖的损失。以南美白对虾(......
对于法律文书中证据名、证实内容和卷宗号等实体的正确提取,可以有效提升法官的办案效率。然而,这些实体与一般实体不同,具有字符......
开源(Open Source)软件的使用、修改和分发不受许可证的限制,但研究表明其往往存在诸多安全漏洞。开发人员对开源软件的使用会直接......
国内电商网站的快速发展促使产生大量的中文商品评论信息。对这些评论进行情感分类有利于获取其中的有用信息,具有重要的应用意义......
关系抽取是构建如知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。针对目前大多数关系抽取模型中忽略了部分文本局部特征的问题,设计一种......
中文句子结构有较高的复杂性,导致计算语义相似度非常困难,准确率不高。针对这种情况,改进一种动态语义编码双向LSTM中文语义相似......
命名实体识别是自然语言处理领域中的一个关键技术,其研究成果的好坏将直接影响到后续许多自然语言处理相关任务。在自媒体的信息......
在基于深度学习的情感分析工作中,传统的注意力机制主要以串行的方式作为其他模型的下一层,用于学习其他神经网络模型输出的权重分......
文本情感分析最基础且最关键的一个环节就是构建一个高质量情感词典.为克服传统的情感词典中词汇所表达出的情感倾向不变性等问题......
随着当前互联网用户越来越多,社交平台可以获取到的数据也日益增长,微博就是热门的社交平台之一。作为一种社交媒体,微博提供了平......
通过对股民评论信息进行分析实现股票价格预测。构建了一个股民评论信息语料库,利用深度学习方法双向长短期记忆网络(双向LSTM)模......
