双向长短记忆网络相关论文
“双碳”目标下，可调节负荷成为电网新兴调节资源。为解决经验模态分解（EMD）的模态混叠现象，同时获取负荷序列良好的时间感知能力，提出......
血压是人体的重要生理指标特征，血压的准确测量对心血管类疾病的诊断和治疗有重要意义。提出了基于注意力机制的双向长短记忆网络用......
随着自然语言处理技术的发展,部分研究学者尝试将深度学习模型应用到古籍文本的处理中。古文相较于现代文不仅在用词、语法等方面......
近年来,随着我国建设桥梁数量越来越多,对桥梁的保养不善导致的桥梁结构安全事故频繁发生,对人民的生命财产安全造成了重大的威胁......
目前,人们对于情感的表达尤为重视,中老年人喜好看新闻短评,时不时会发表自己的态度和观点;年轻人喜好在微博、知乎等平台分享所见......
针对传统情感分析方法存在的分类准确率低,提取信息不全面等问题,提出了一种基于字词双通道情感分析方法C-A-BiLSTM.该方法模型通......
在计算机和多媒体技术不断发展和成熟的今天,看电影也逐渐成为人们的日常娱乐活动,但互联网大数据的到来也同样带来了信息过载的问......
为了解决日益严峻的网络钓鱼问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短记忆网络(BiLSTM)的钓鱼URL检测方法CNN-BiLSTM.该方法......
糖尿病命名实体识别技术能够从糖尿病文献中识别出关键信息,为糖尿病的诊断和治疗工作提供帮助.为此,本研究提出一种基于轻量型动......
新闻事件检测是自然语言处理任务中的一项任务。新闻事件检测旨在从新闻文本数据流中检测出新闻事件并给出事件主题。人工构建新闻......
针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题与深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆......
医疗病历命名实体识别的主要任务是将临床电子病历中的非结构化文本转化为结构化数据,进而为面向医疗领域任务开展的数据挖掘提供......
针对基于视频的连续手语识别的文本结果存在语义模糊、语序混乱的问题,提出一种两步法将连续手语识别结果的手语文本转化为通顺、......
异常驾驶行为的识别对交通安全起着至关重要的作用,准确识别异常驾驶行为能够显著提高驾驶安全。目前,针对车辆行驶过程中的异常驾......
近年来,人体行为识别在计算机视觉和人机交互等领域有着广泛的应用。随着智能手机市场的迅速扩张以及微型传感器的快速发展,人类智......
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随着信息技术的飞速发展,智慧政务的建设在中国如火如荼地展开。为了更好地服务社会,获取舆论的情感倾向变得至关重要。然而,由于......
现在文本情感分类普遍采用深度学习的方法。卷积神经网络可以较好地提取局部特征,但是缺少对上下文的理解。长短记忆网络可以有效......
