基于Bi-LSTM深度学习的股票价格预测 摘要:股票价格的预测一直受到金融投资者及学者的广泛关注,同时也是学者的研究重点。股票价格的非线性性、波动性等特点使得..
一、论文简介 本文基于LSTM和CRF提出了BI-LSTM-CRF 模型,用于sequence tagging,模型本身并没有对LSTM和CRF做出改动。(1)该模型基于BI-LSTM,有效地利用past 和future input features,基于CRF有效地利用了 sentence level tag信息,从而提高了POS、chunking 、NER在数据集上的标注准确率。(2)该模型具有较强的鲁棒...
该论文基于双向的LSTM与CRF(条件随机场)的结合,提出了一种序列标注模型Bi-LSTM-CRF。该模型在多项的序列标注任务中取得了SOA的成绩。即使如今Bert满天下的时代,在序列标注类任务中,该模型仍然存在使用的空间,并且由于双向LSTM的处理,使得对于序列标注时特征工程,词向量的依赖大大降低,模型的鲁棒性较高。以下将分三...
其特点是能处理任意长度的输入和输出序列,因此被广泛应用在自然语言处理(Natural Language Processing)任务中。在机器翻译任务上,CHO K等在2014年发表的论文[1]中首次提出基于循环神经网络设计的Seq2Seq模型,并且在多个自然语言处理问题上取得突破。因此,Seq2Seq模型的提出为文本校对领域的研究提供了一种新的思路与方法...
最近提出了基于卷积网络的模型 (Collobert et al., 2011) 来解决序列标记问题。 我们将这样的模型称为Conv-CRF,因为它由卷积网络和输出上的 CRF 层组成(原始论文中使用了句子级对数似然 (SSL) 术语)。Conv-CRF 模型在序列标记任务上产生了我们期望的结果。
博主初步打算使用Keras框架来实现LSTM网络,现阅读了相关论文并记录了实现流程,以供参考学习。 下面是相关论文介绍: 基于Bi-LSTM 和迁移学习的多元汇率预测研究 Bi-LSTM 模型 双向长短期记忆网络 (Bi-directional long short-termmemory, Bi-LSTM) 是 LSTM 模型的扩展, 其包括前向LSTM 和后向 LSTM, 前向和后向的...
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 ...
有一种合作叫做真诚,有一种发展可以无限,有一种伙伴可以互利共赢,愿我们合作起来流连忘返,发展起来前景可观。关于论文推荐、团队介绍、图书出版、学术直播、招聘信息、会议推广等,请与我们联系。 感谢关注我们!我们《机械工程学报》编辑部将努...
Experiments show that the accuracy of word segmentation results is 12.52% higher than that of traditional HMM model and 0.19% higher than that of BI-LSTM model.doi:10.1007/978-981-15-7984-4_4HangZhang,BinWen国际计算机前沿大会会议论文集
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