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基于卷积循环神经网络的关系抽取
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摘要:
关系抽取是信息抽取领域一项十分具有挑战性的任务,用于将非结构化文本转化为结构化数据。近年来,卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型,被广泛应用于关系抽取的任务中,且取得了不错的效果。卷积网络和循环网络在该任务上各有优势,且存在一定的差异性。其中,卷积网络擅长局部特征提取,循环网络能够捕获序列整体信息。针对该现象,该文综合卷积网络抽取局部特征的优势和循环网络在时序依赖中的建模能力,提出了卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)。该模型分为三层:首先针对关系实例抽取多粒度局部特征,然后通过聚合层融合不同粒度的特征,最后利用循环网络提取特征序列的整体信息。此外,该文还探究多种聚合策略对信息融合的增益,发现注意力机制对多粒度特征的融合能力最为突出。实验结果显示,CRNN优于主流的卷积神经网络和循环神经网络,在SemEval 2010Task 8数据集上取得了86.52%的F1值。
面向问句复述识别的多卷积自交互匹配方法研究
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摘要:
问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法。该方法融合了多种句子特征和词义特征,并由此形成分布式表示。在此基础上,这一方法利用卷积神经网络获取短语级的句子向量表示,并利用自交互融合技术将词级与短语级的向量表示进行充分融合,借以获得多粒度句子向量表示。该文将这一方法应用于判定自然语句是否互为复述的二元分类任务中,利用Quora标准问句复述识别语料进行测试。实验结果证明,在不引入外部数据的情况下,该文所提方法与基于双向多视角匹配的基准模型具有可比的性能,但在空间复杂度上具有较高的优越性,并且获得更快训练速度。具体地,该方法训练所需的物理显存比基准模型方法下降80%,训练迭代速度快19倍。
面向中文网络评论情感分类的集成学习框架
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阅读理解中观点类问题的扩展研究
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融合反问特征的卷积神经网络的中文反问句识别
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摘要:
反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率。针对汉语反问句识别问题,该文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反问句识别方法。首先利用置信度大于70%的反问句的特征词、序列模式,对大规模未被标注的微博语料进行初步筛选,获取大量伪反问句。然后通过多个卷积核分别对句子的词向量和反问句的特征进行抽取,获取句子语义特征和反问词特征,将两者共同作用生成句子的表示。最后利用softmax分类器实现句子的分类。实验结果表明,利用该方法对微博中反问句的识别准确率、召回率和F1值分别达到了89.5%、84.2%和86.7%。
基于虚拟额定电流的直流微电网分布式储能单元精确电流分配研究
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摘要:
为了孤岛直流微电网的稳定运行,通常需要配备储能系统。为了防止储能系统中部分分布式储能单元过充或过放,储能单元的荷电状态需要达到均衡状态。但不匹配线阻会不可避免地存在于实际直流微网中,并影响荷电状态均衡的效果。针对该问题,提出一种基于虚拟额定电流的策略,该策略基于常见的PI控制器就可消除线阻对荷电状态均衡的影响。基于上述策略,储能单元在充放电时可根据其荷电状态或放电深度自适应地调整虚拟阻抗,使荷电状态快速达到均衡。同时,采用电压恢复策略使直流母线电压恢复至电压参考值。此外,为了减轻对通信总线的压力,采用基于自律分散系统的分布式通信结构。此外,稳定性分析为所提控制策略提供了理论上的支撑。最后,基于RTDS平台的对比案例验证了所提控制策略的有效性。
四川省132株鼠疫耶尔森菌差异区段基因分型及地理分布研究
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高校如何在国防教育中加强对大学生尚武精神培养
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TIG自动焊技术在铝制航空换热器芯体堆焊中的应用
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航空铝薄壁件数控加工变形控制策略研究
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新型采血管条码粘贴机构设计研究
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应用实践教学提升小学数学教学效率探究
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