在SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们使用麻雀算法来优化注意力机制。麻雀算法是一种基于麻雀行为的优化算法,它模拟了麻雀在寻找食物时的行为。通过麻雀算法,我们可以找到最佳的注意力权重,从而提高分类性能。 最后,我们使用训练好的模型对测试数据进行分类。通过将测试数据输入到SSA-CNN-LSTM-attention算法中,我们可以...
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CNN-ATTBiLSTM:以skip-gram训练的词向量矩阵作为输入,分别通过CNN、ATTBiLSTM提取特征,最后将两种特征融合进行分类。 本文与SVM、CNN、BiLSTM、ATTBiLSTM四个基线模型进行对比,实验在ChnSentiCorp-Htl-ba-2、ChnSentiCorp-Htl-ba-3两个数据集上进行,受数据集大小的限制实验采用五折交叉验证,实验结果如表1、表2所示。
树木液流受生理活动和多重环境因子的共同作用,表现为非线性和随机性特征,为预测模型的精确度带来挑战。对此,结合CNN卷积层、BiLSTM双向网络结构和注意力机制的优势分别对树干液流序列的局部特征、长期依赖和关键信息进行提取,并根据自测银杏液流数据集构建基于CNN-BiLST
基于ＣＮＮ－ＡＴＴＢｉＬＳＴＭ的文本情感分析 刘书齐ꎬ王以松∗ꎬ陈攀峰 (贵州大学计算机科学与技术学院ꎬ贵州贵阳５５００２５)摘㊀要:卷积神经网络(ＣＮＮ)和循环神经网络(ＲＮＮ)已经被证明在文本情感分析中是有效的文本表示模型ꎮ然而ꎬＣＮＮ只考虑连续词之间的局部信息ꎬ忽略了词语之间长距离的...
CNN-BiLSTM-Attetion环境因子生长季初期树木液流受生理活动和多重环境因子的共同作用,表现为非线性和随机性特征,为预测模型的精确度带来挑战.对此,结合CNN卷积层,BiLSTM双向网络结构和注意力机制的优势分别对树干液流序列的局部特征,长期依赖和关键信息进行提取,并根据自测银杏液流数据集构建基于CNN-BiLSTM-Attetion...
本发明属于气象干旱预测技术领域,具体涉及一种基于VMDCNNBiLSTMATT混合模型的气象干旱预测方法及装置,该方法包括获得历史气象数据,作为输入数据,对输入数据进行变分模态分解,得到若干个本征模态分量IMF,将各个IMF分量分别拆分为训练集和测试集;将训练集的数据输入到卷积神经网络的输入层,计算得到输出矩阵;将池化得到的矩阵...
方面级情感分析旨在挖掘句子中关于特定方面的情感极性.根据特定方面是否存在于句子中,方面级情感分析细分为ACSA和ATSA两个子任务.过去的研究大多采用基于注意力机制的循环神经网络模型和卷积神经网络模型,但前者不能有效捕获局部情感特征,后者对全局语义信息挖掘不够充分.针对这些问题,提出BiLSTM-CNN-ATT模型.该模型通过...
专利文本、卷积神经网络、长短记忆神经网络、注意力机制随着大数据和人工智能的发展,将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能.本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势,在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制),提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN...