设计模型BiLSTM-ATT(word-level),聚焦句子中影响关系分类结果的核心词语 背景 知识图谱需要从自然语言文本中抽取特定信息进行结构化,如实体、关系、三元组等,由此产生NER(命名实体识别)、NRE(神经网络关系提取)任务。 NRE分为开放关系提取、封闭关系分类,论文中要解决的问题为后者。 问题 给定sentence与实体对,预估封...
本文设计了Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks (BiLSTM-ATT)用于关系分类任务，以提高封闭关系分类的准确性。在知识图谱构建过程中，从自然语言文本中抽取实体、关系和三元组是关键步骤，这涉及命名实体识别（NER）和神经网络关系提取（NRE）等任务。本文主要关注NRE中的封闭关系分类...
摘要 将卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)相结合,提出一种基于注意力机制的Att-CN-BiLSTM中文新闻文本分类模型.模型通过注意力机制有效融合了CNN层和BiLSTM层提取的新闻文本语义特征...展开更多 Combining convolutional neural network(CNN)and bidirectional long-term and short-term memory neural ...
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BILSTM和Attetion问答系统 bert 问答,算法工程师常见面试问题总结之BERT面试常见问题总结1.简单描述下BERT的结构答:BERT是Google在2018年提出的一种基于Transformers的预训练语言模型。BERT的设计理念是通过大规模无标注语料库的预训练,使得模型能够学习到丰富的语言知识
采用基于双向编码的语言表征模型和注意力增强的双向长短时记忆模型(BERT-Att-BiLSTM模型),对健康信息文本进行分类,实现自动识别虚假健康信息。实验结果表明,BERT-Att-BiLSTM模型可以高效地对医学信息进行分类,其中BERT模型相较于BiLSTM模型,性能提升明显;与融合Word2Vec的BiLSTM模型相比,BERT-Att-BiLSTM模型效果更佳。
该算法通过BiLSTM提取信号原始数据的特征,再使用注意力机制为学习到的特征分配相应权重,最后由分类器根据学习到的特征输出分类结果。使用Python框架构建基于注意力机制的BiLSTM网络模型,以雷达辐射源信号特征仿真数据作为网络的输入和训练基础,实现对辐射源的调制方式的识别。结果表明,该模型在识别雷达信号的调制方式方面...
使用Word2Vec中的Skip-Gram模型结合负采样对语料训练词向量,然后利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)-ATT模型自动学习词向量中的情感信息,捕捉文本数据中最具代表性的特征,最后经过SoftMax层对微博用户的情感倾向进行分类.在NLPCC2013数据集上进行测试,同时做了5组对比试验.结果表明:所提出的模型AVP达到0.814,AVF1值达到...
天眼查App显示,富盛科技股份有限公司近日公开了一项名为“基于BiLSTM-Att网络的网络流量异常监测方法及装置”的发明专利,专利号为CN202411735646.4。该专利旨在通过创新的技术手段,提升网络流量异常监测的效率和准确率。 该专利的核心技术包括获取网络流量时序数据、系统资源使用数据和服务调用拓扑数据,并采用滑动时间窗口方...
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