在Bi-LSTM中添加关注层的目的是为了提高模型在序列任务中的性能,特别是在处理长序列时。关注层可以帮助模型集中关注序列中最相关的部分。 添加关注层的步骤如下: 1. 定义注意力权重:根据输入序列...
结果表明,双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory neural network,Bi-LSTM)的预测模型对于地下双孔洞的工况具有较高的识别准确率,在容许误差为2 m的情况下,孔洞位置和直径的预测准确率可达95.3%.该研究验证了基于深度学习的多孔洞探测技术的可行性,有望为施工前期土层地质状况的评估提供技术保障....
以双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)为核心,结合多层卷积神经网络以及单向长短期记忆网络构建了多层面隐喻识别模型.基于多特征协同作用的思想,利用依存关系特征,语义特征,词性特征等多特征融合输入方法,丰富了模型的学习信息.为降低信息干扰,利用基于统计学的规范化文本输入方法提升模...
分类号:TP3910710-2017224029专业硕士学位论文基于层叠 Bi-LSTM-CRF 集成模型的网络文章核心实体识别蒋 林导师姓名职称 曲卫东 副教授申请学位级别 工程硕士专业学位类别及领域名称计算机技术论文提交日期 2020 年 3 月 25 日 论文答辩日期 2020 年 5 月 31 日学位授予单位 长安大学 ...
基于两个层次Bi-LSTM的汉语句子排序方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于两个层次Bi-LSTM的汉语句子排序方法说明:本发明属于自然语言处理技术领域,公开了基于两个层次Bi‑LSTM的汉语句子排序方法,在词向量训...专利查询请上爱企查
摘要:本发明提供一种基于Bi‑LST M监测地层饱和盐水侵入量的方法,包括入口和出口的实时氯 离子浓度曲线的确定;入口和出口处流量实时曲线的确定;地层饱和盐水中氯离子浓度的确定;地层 饱和盐水的总侵入量的计算;数据训练集与测试集的划分,Bi‑LST M预测模型的参数设置以及模型训 练,模型的反向传播和地层饱和盐水...
本发明属于自然语言处理技术领域,公开了基于两个层次Bi‑LSTM的汉语句子排序方法,在词向量训练语料上采用word2vec得到训练语料中词语的词向量;对选取的汉语句子排序语料进行预处理;采用第一层次的Bi‑LSTM模型实现在词向量的基础上生成汉语句子的句向量;采用第二层次的Bi‑LSTM模型实现汉语句子的排序;训练用于进行汉...
cqvip:随着信息技术的发展,电子文档在糖尿病领域的信息记录中得到了大量应用,通过自动化技术对这些电子文档进行分析具有重大的意义。由于现有的命名实体识别方...
作为全连接层的输入,并在网络末端将全连接层的输出作为sigmoid层的输入,用于最后的分类,此外,区别于直接将上一层bi-lstm的输出直接作为下一层bi-lstm的输入,将上一层bi-lstm的输出与上上一层bi-lstm的输出进行加和计算,将加和结果作为下一层bi-lstm层的输入,从而将人工神经元残差随网络传递,达到防止网络退化的...
Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可...