双向长短期记忆模型相关论文
维吾尔语是一种典型的低资源黏着语，在形态方面存在组合性和歧义性等技术处理难点。针对维吾尔语未登录词和低频率语素的识别困难等......
[目的/意义]为了从在线患者评论中识别医疗服务质量主题及其情感，本文提出基于LDA和BiLSTM模型的服务质量主题情感识别模型。[方法/......
网络中的数据量迅速增长,如何挖掘并利用网络数据中有用的信息是当前自然语言处理领域关注的重点问题。网络中的数据通常是以自然......
在任务型人机对话系统中,槽抽取任务是至关重要的一个环节。为了提高槽抽取模型的识别准确率,该文提出了一种利用自注意力机制融合......
随着互联网技术水平的提高,互联网极大的改善了人类的日常生活,人们对其依赖也不断地增加,与此同时互联网中的安全事件也不断地涌......
事件检测是信息抽取领域中一个重要的研究方向,其主要研究如何从非结构化自然语言文本中提取出事件的触发词,并识别出事件的类型。......
网民负面情感在网络舆情情感分析中具有重要意义,但已有研究缺乏自动化识别海量短文本中网民负面情感的多分类方法。本文利用词嵌......
互联网络时代,网络舆情事件极易发生。尽管各个网络舆情事件产生的原因各不相同,但舆情发展的高峰一般都伴随着网民负面情感的产生......
随着社交网络的兴起,更多人选择在网络上发表自己对影视作品的观点,这为影视投资人了解观众对电影的反馈提供了更方便的途径.例如,......
命名实体识别任务是指从文本中识别出人名、地名和机构名等专有名词,是自然语言处理的关键技术之一,也是信息抽取、问答系统、机器......
细粒度实体分类(Fine-grained entity type classification,FETC)旨在将文本中出现的实体映射到层次化的细分实体类别中.近年来,采......
以长春长生问题疫苗事件中的网民评论为研究样本,采用双向长短期记忆模型识别出网络民愤,再基于TFIDF算法对网络民愤进行主题词、......
智能问答系统是市场上各类智能机器人的核心,也具有广阔的应用前景.然而,传统的问答系统通常更偏向于文档检索,因为它只能在答案所......
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是让机器学会阅读理解,阅读文本并理解文本的主旨内容,然后回答文本提出的问题......
