lstm模型,具体步骤如下:(51)将步骤(2)得到的汉语句子排序训练语料输入第一层次的bi ‑ lstm模型、第二层次的bi ‑ lstm模型;(52)训练用于进行汉语句子排序的第一层次的bi ‑ lstm模型、第二层次的bi ‑ lstm模型,得到模型各层权重参数与相应偏置项;(6)在测试语料中输入待排序的一组汉语句子,进行汉语句...
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...
(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型识别效果.在英文语料词层面和句层面实验中,各个特征均表现...
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...
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
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...
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...
为了改变这种现状,提出了双层的双向长短时记忆神经网络条件随机场模型(Bi-LSTM-CRF),并将其应用到糖尿病领域命名实体识别任务中。实验结果表明该模型在包含15种实体类别的数据集上准确率达到了89.14%,且在外部测试集上平均F 1值为72.89%,充分揭示了双层Bi-LSTM-CRF模型的有效性。 著录项 来源 《邵阳学...
本发明公开一种基于跨层连接的U型网络结构和Bi‑LSTM的睡眠分期方法,涉及睡眠处理技术领域,获取睡眠脑电信号数据;构建包括特征提取模块、跨层连接模块及特征融合模块的网络模型;在特征融合模块之后连接一个全连接层,将特征融合模块输出的抽象特征信息映射到睡眠阶段的5个类别;并通过Softmax函数得出分期结果。本发明的技...