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 ...
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。
森林是地球生态系统不可或缺的一部分,由各种树种组成的森林系统约占地球陆地总面积的1/3[1],树木的蒸腾作用在环境变化中起着至关重要的作用。所以,准确预测树木蒸腾量对地球水文平衡和制定气候变化下的可持续发展战略具有重要意义[2-3]。树干液流是树木生长和生理活动的重要条件之一,反映了树木的水分和养分运输状况。
数据标注采用暴力的方式进行,即定义不同类型的实体名称并利用BIO的方式进行标注。通过ATT&CK技战术方式进行标注,后续可以结合人工校正,同时可以定义更多类型的实体。 BIO标注 更多标注和预处理请查看上一篇文章。 [当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具: 图像...
关键词: 健康信息; 语言表征模型; 双向长短时记忆模型; BERT-Att-BiLSTM模型 中图分类号:TP389.1 文献标识码:A 文章编号:1006-8228(2020)03-01-04 Medical information classification based on BERT-Att-biLSTM model Yu Zhangxian, Hu Kongfa (School of Artificial Intelligence and Information Technology, ...
前文讲解LSTM恶意请求识别。这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型,并实现中文实体识别研究,同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!