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搜索结果: 1-7 共查到知识库 计算机科学技术 语言模型相关记录7条 . 查询时间(0.152 秒)
关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。
该文探讨了利用覆盖歧义检测法和统计语言模型进行汉语自动分词的问题。采用了多次迭代的方法来进行汉语词层面统计语言模型的训练。该方法能够得到更优化的语言模型。该文详细介绍了统计语言模型的训练过程,给出了语言模型复杂度随迭代次数增加而减小的实验结果。还给出了在不同的统计语言模型阶数下切分正确率变化的情况,分析了切分正确率变化的原因。
介绍了最新被应用于信息检索领域的模型——语言模型。论述了构造应用于信息检索语言模型的3个步骤,介绍了这种语言模型的排序方法、反馈和与其它因素结合的方法,以及其在检索领域的应用效果,提出了语言模型在信息检索中的发展方向。
随着Internet以及Intranet中大量可利用信息的爆炸式增长,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术之一。该文提出一种本体论和统计方法相结合的混合语言模型,用以解决自动文本分类问题。首先,通过学习不同类别的训练语料,分别获得各自类别的语言本体知识库,构造成为不同类别的分类器。对于实际文档,将基于不同类别的语言本体知识库分别获得对文档的评价值,并以所获得的最高评价值决定该文档的类别归属...
基于类的统计语言模型是解决统计模型数据稀疏问题的重要方法.但该方法的两个主要瓶颈在于:(1)词的聚类.目前我们很难找到一种比较成熟且运算量适中、收敛效果好的聚类算法.(2)基于类的模型为增强对不同领域语料的适应能力往往牺牲了一部分预测能力.该文的工作就是围绕这两个瓶颈问题展开的.在词的聚类方面,作者基于自然语言词与词之间的相似度,提出了一种词的分层聚类算法.实验证明,该算法在算法复杂度和聚类效果上...
语义分析和结构化语言模型           2007/11/2
Li MQ, Li JZ, Wang ZY, Lu DJ. Semantic analysis and structured language models. Journal of Software, 2005,16(9):1523-1533.DOI: 10.1360/jos161523 http://www.jos.org.cn/1000-9825/16/1523.htm摘要 提...
已有的一些判别训练(discriminative training)方法如Boosting[1]为了提高算法的效率,要求损失函数(loss function)是可以求导的,这样的损失函数无法体现最直接的优化目标.而根据最直接优化目标定义的损失函数通常是不可导的阶梯函数的形式.为了解决上述问题,文章提出了一种新的判别训练的方法GAP(Greedy Approximation Processing)....

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