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文本语义匹配是很多自然语言处理任务的基础.在很多场景中都需要文本语义匹配技术,如搜索、问答系统等.在实际运用场景中,对文本语......
双语新闻差异性摘要分析是自然语言处理领域中的重要研究方向之一。随着一带一路的发展,我国与其他国家的交流变得日益密切,我们需......
简答题作为测评学生能力和素养的主观题类型之一,是试卷的重要题型。在中小学考试中,评分主要采用人工方式,一位教师要负责多个班......
针对传统定密方式定密不严谨、定密尺度难以把握、经验难以积累等问题,提出基于改进的TextRank算法的计算机辅助定密方法,该方法通......
【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建议。【方法/过程】针对传统的词向......
随着互联网的发展和人工智能技术的革新,大量的文本信息出现,如何生成优质的句向量,对文本相似度进行衡量成了当前研究的热点和难......
答案选择任务是自然语言处理领域中的一个重要分支,同时也是智能问答系统、人机对话系统的重要支撑技术。近年来,随着各类深度学习......
随着电子政务的发展与推广,越来越多的政务文件以电子文档的形式存在。政务大数据与人工智能结合的工作方式一定程度上提高了工作......
随着互联网的快速发展,各种信息数据以指数级别的速度增加,海量杂乱无章的文本数据分布在各行各业,而文本挖掘中用户特征分析、推......
抽取式文本摘要模型往往能保证语言流畅性,但只能使用原文句子,较为冗余;而生成式文本摘要模型能够使用非原文词生成摘要,比较精简......
随着中国指导案例制度的建设和法律裁判文书的获得途径越来越多,对于待判案件参考援引案例的方法在诉讼途径中受到广泛的使用。但......
针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型......
得益于深度神经网络的特征提取功能,和深度神经网络结合的CAD系统在许多医学图像分析领域取得很大的成功。多数情况下,CAD系统基于......
针对传统的问答系统普遍存在回答准确率不高、语义识别能力差等问题,提出一种结合双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和注意力(Attention......
针对平滑反频率(SIF)模型在文本分类和情感分析中性能较差的问题,在SIF模型的基础上,根据单词在不同分类任务类别中的分布情况,计......
为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency,PO-SIF......
微博立场检测是判断一段微博文本针对某一目标话题所表达的观点态度是支持、中立或反对.随着社交媒体的发展,从海量的微博数据中挖......
短文本的分布式表示已经成为文本数据挖掘的一项重要任务.然而,直接应用分布式表示模型Paragraph Vector尚有不足,其根本原因是其......
传统词游走距离算法基于word2vec词向量以及词频特征向量计算文档距离,存在忽略词语语义的上下文语境以及无法充分提取词语中的语......
是从大量冗余信息中提取出有价值信息的快速方法。目前，传统的文本摘要方法，如基于循环神经网络和Encoder-Decoder框架构建的摘要生......
在Word2vec框架内，针对微博文本的特点，提出采用词向量或高维词库映射计算句向量的方法。以3种算法构造句向量，即采用Word2vec对微博......
针对现有的句向量学习方法不能很好的学习关系知识信息、表示复杂的语义关系，提出了基于PV-DM模型和关系信息模型的关系信息句向量......
传统的文本摘要方法,如基于循环神经网络和Encoder-Decoder框架构建的摘要生成模型等,在生成文本摘要时存在并行能力不足或长期依......
作为自然语言处理领域中重要的研究课题受到了广泛的关注。由于互联网高速发展带来的信息快速增长的问题,精简浓缩文本信息的技术......
