举个例子,I grew up in France... I speak fluent French,显然 France 和 French 是具有上下文依赖关系的,但是由于 CNN-DSSM 滑动窗口(卷积核)大小的限制,导致无法捕获该上下文信息。 4. LSTM-DSSM 针对CNN-DSSM 无法捕获较远距离上下文特征的缺点,有人提出了用LSTM-DSSM[3](Long-Short-Term Memory)来解...
LSTM-DSSM 论文链接:arxiv.org/pdf/1412.6629 本文针对CNN-DSSM无法捕捉长文本的上下文的信息的缺点,引入了LSTM。同时在LSTM的cell中加入了peehole,LSTM的cell结构如下图所示: 和传统的LSTM不同,作者在遗忘门,输入门,输出门中都考虑了和Ct−1和Ct,总体来说考虑的信息更丰富。
针对目前中文文本相似度计算上存在严重的语义缺失以及长文本依赖问题,提出一种基于深度语义的匹配模型——LSTM-DSSM模型,应用于在线论文查重系统,从而使查重的结果更加准确.本文对文本相似度计算常用的DSSM(Deep Structured Semantic Model)模型进行改进.首先针对中文中普遍存在的一词多义的难题,引入基于字向量的BERT模型...
针对目前中文文本相似度计算上存在严重的语义缺失以及长文本依赖问题,提出一种基于深度语义的匹配模型——LSTM-DSSM模型,应用于在线论文查重系统,从而使查重的结果更加准确.本文对文本相似度计算常用的DSSM(Deep Structured Semantic Model)模型进行改进.首先针对中文中普遍存在的一词多义的难题,引入基于字向量的BERT模型...
DSSM 的表示层采用 BOW(Bag of words)的方式,相当于把字向量的位置信息抛弃了,整个句子里的词都放在一个袋子里了,不分先后顺序。当然这样做会有问题,我们先为 CNN-DSSM 和 LSTM-DSSM 埋下一个伏笔。紧接着是一个含有多个隐层的 DNN,如下图所示: ...
本发明提供了一种基于LSTMDSSM的虚拟化平台日志分析方法及装置,属于虚拟化产品的技术领域,解决了问题的定位需要多人流转,才能找到问题发生的根本原因,耗时耗力的技术问题.包括获取所有节点的日志信息;从所获取的日志信息中筛选出异常错误日志信息;对异常错误日志信息进行整理,生成日志语料;利用日志语料对LSTMDSSM模型进行...
本发明提供了一种基于LSTMDSSM的虚拟化平台日志分析方法及装置,属于虚拟化产品的技术领域,解决了问题的定位需要多人流转,才能找到问题发生的根本原因,耗时耗力的技术问题.包括获取所有节点的日志信息;从所获取的日志信息中筛选出异常错误日志信息;对异常错误日志信息进行整理,生成日志语料;利用日志语料对LSTMDSSM模型进行...