双向门控循环神经网络相关论文
高效准确的短期负荷预测在电力市场交易过程中可以提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。为解决历史数据当中特征因素较多且特......
针对神经网络文本分类模型随着层数的加深,在训练过程中发生梯度爆炸或消失以及学习到的词在文本中的语义信息不够全面的问题,该文......
期刊
针对双向门控循环神经网络(BiGRU)无法获取文本局部特征,卷积神经网络(CNN)无法聚焦文本全局特征的问题,提出一种字词融合的双通道......
基于微博文本的情感分析已经成为近些年的研究热点.为了更有效分析微博文本的情感极性,实现将表情符的情感表现加入到文本分类的任......
期刊
方面级别的情感分析已广泛应用于文本信息挖掘,但目前广泛使用的LSTM(Long Short-Term Memory)循环神经网络在处理方面级情感分类......
针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-attention的文本情感分类......
分类问题是目前非常重要并且具有普遍意义的问题,我们生活中有很多问题归根到底都是分类问题。文本分类作为互联网文本处理以及信......
随着各大电商平台的兴起,人们倾向网购并对商品做出评价,成为流行趋势,评论数据量每天数以亿计的增长。这些看似毫无规则或关联性......
随着人工智能技术的发展,人工智能作曲逐渐成为当下热门的研究方向。人工智能作曲可以为作曲家带来新的创作灵感,也使得非专业音乐......
学位
文本分类是自然语言处理的重要组成部分,在电网相关的网络文本情感识别中,针对其文本没有固定语法及书写格式,且情感信息分散于文......
在自然语言处理任务中,中文词法分析是一个关键的基础研究领域,其研究成果直接关系到中文句法分析和语义分析的精确度,深刻影响机......
针对目前智能家居用户行为预测方法准确率低、通用性差以及缺乏人性化的问题,提出一种基于Bi GRUDAtt模型的智能家居用户行为预测......
期刊
卷积神经网络(CNN)及循环神经网络(RNN)在自然语言方面存在着广泛的应用,但仅依靠CNN无法有效的处理自然语言中的上下文信息,RNN则......
中文文本校对是中文自然语言处理方面的关键任务之一,人工校对方式难以满足日常工作的数据量需求,而基于统计的文本校对方法不能灵......
