TC-LSTM与TD-LSTM模型的区别是在TC-LSTM中,每个位置的输入是单词嵌入和目标向量v_target的连接。TC-LSTM可以更好地利用目标词和上下文词之间的联系来构建句子的表征。 图7 目标连接长短期记忆(TC-LSTM)模型用于目标依赖的情感分类,其中w代表长度为n的句子中的词,{w_l+1, w_l+2, ..., w_r-1}是目标词...
TD-LSTM虽然考虑了target words信息的作用,但是没有充分利用target words和它相应的context words之间的关联信息。 2.TC-LSTM 模型结构如图: TC-LSTM在TD-LSTM的基础上,在输入端加入了 vtarget ,即target words信息,具体做法就是将原先的词向量与target words向量拼接起来,其中vtarget是所有target words词向量的平均...
然后,将LSTM L和 LSTM R的最后一个隐藏向量连接到一个softmax层,对情感极性标签进行分类。还可以尝试对LSTM L和LSTM R的最后隐藏向量进行平均或求和。 TD-LSTM相较于LSTM可以更好的结合上下文的信息,但是人在阅读时除了会考虑到上下文信息,还会考虑到语境,就是目标词与上下文之间的交互关系。由此本文提出了TC-LSTM...
BitcoinCoin mixing detectionCoinJoinLSTMTransaction treeBitcoin address clusteringCoin mixing is a class of techniques used to enhance Bitcoin transaction privacy, and those well-performing coin mixing algorithms can effectively prevent most transaction analysis attacks. Based on this premise, to have a ...
基于TCN-LSTM的锂电池寿命预测 来自 知网 喜欢 0 阅读量: 4 作者: 奚志超 摘要: 锂电池在电子产品,电动汽车等储能系统具有广泛的应用.然而,锂电池在使用的过程中,其性能会不断发生退化,锂电池的意外失效可能会造成安全隐患,间接导致以锂电池为储能器件的系统发生故障.锂电池退化是复杂的非线性系统,其状态难以...
该文在心音处理流程和模型结构两个方面做了优化处理,流程方面在心音分割后添加了归一化处理这一步,使得不同音频周期的心音放在了同一范围下比较,特征提取上使用了二阶谱分析方法,保留了提取特征的更多信息;在模型结构选择上,选用CNN+LSTM深度模型作为分类器,充分保留了模型空间维度和时间维度两方面的信息.经过测试,该...
Firstly, training samples are input in pairs to the feature extraction network, and a combination of one-dimensional convolution neural network (1DCNN) and long short-term memory (LSTM) network is introduced to extract features of the time-series data, thus enhancing the effectiveness and ...
摘要 对于阶跃型滑坡位移这一非稳态自然过程,提出一种结合集合经验模态分解法(EEMD),Prophet和长短时记忆网络(LSTM)的滑坡位移预测方法.以白水河滑坡位移数据为例,采用EEMD将位移时间序列分解为若干个本征模态函数(IMF)和残... 关键词滑坡位移 / 时间序...
基于CNN和Bi-LSTM的无监督日志异常检测模型 日志能记录系统运行时的具体状态,而自动化的日志异常检测对网络安全至关重要.针对日志语句随时间演变导致异常检测准确率低的问题,提出一种无监督日志异常检测模型LogC... 尹春勇,张杨春 - 《计算机应用》 被引量: 0发表: 2023年 基于深度学习的日志异常检测模型研究 本论...
基于联合特征与Bi-LSTM模型的英汉双语文本情绪预测 本文结合情绪词典方法与深度学习方法,使用联合特征与Bi-LSTM模型来对英汉双语文本进行情绪预测.首先基于情绪词典抽取出双语文本中包含的情绪词特征,然后联合情绪词特征... 张真练,刘茂福,胡慧君 - 《武汉大学学报(理学版)》 被引量: 0发表: 2019年 ...