密级博士学位论文基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究作者姓名指导教师赵军研究员中国科学院自动化研究所学位类别工学博士学科专业模式识别与智能系统培养单位中国科学院自动化研究所2016DocumentEmbeddingsbased...
藏文词向量表示关键技术研究.才智杰.【摘要】：语言单元的向量表示是机器学习的基础性工作,其目标是以优化的向量表示语言单元,以便计算机能够更好地理解自然语言。.近年来,随着神经网络技术的发展,向量表示在自然语言处理领域发挥了重要的作用。.英...
基于word2vec词向量的文本分类研究.朱磊.【摘要】：自动文本分类技术在文本挖掘、自然语言处理以及机器学习等领域具有重要地位,它为信息检索与文本管理提供了很多便利。.近年来随着互联网技术的高速发展,文本数据每天都在迅速膨胀,比如用户所发的微博...
论文详细比较了直接在词向量上进行池化的简单模型和主流神经网络模型（例如CNN和RNN）在NLP多个任务上的效果。实验结果表明，在很多任务上简单的词向量模型和神经网络模型（CNN和LSTM）的效果相当，有些任务甚至简单模型更好。
中文词向量在不同的表征、上下文特征和语料库上进行了训练。*该项目提供了字向量，因为古汉语大多数汉字成词。多种共现信息开发者发布了在不同的共现（co-occurrence）统计数据上的词向量。目标和上下文向量在相关的论文中一般称为输入和输出
DeepLearninginNLP（一）词向量和语言模型.DeepLearning算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果，但是在NLP领域中尚未见到如此激动人心的结果。.关于这个原因，引一条我比较赞同的微博。.@王威廉：SteveRenals算了一下icassp录取文章题目中包含deeplearning的...
基于词向量的开放关系抽取与分类技术研究—硕士博士毕业论文学位论文下载您当前正在查看的论文是：论文编号：XW4676043点此查看论文目录论文题目：基于词向量的开放关系抽取与分类技术研究论文分类：工业技术论文→自动化技术、计算机技术论文→计算技术、计算机技术论文→计算机的...
基于词向量的图书馆图书推荐模式研究.摘要：个性化推荐算法中,传统的协同过滤算法通常存在数据稀疏和计算复杂的问题,造成实际推荐效果不够理想。据此,针对图书馆图书推荐问题,提出了基于词向量的图书推荐算法,实验中通过和传统的协同过滤算法对比...
基于词向量的藏文词性标注方法研究郑亚楠1,珠杰1,21.西藏大学计算机科学与技术系,西藏拉萨850000...作者简介:郑亚楠(1992—),硕士研究生,主要研究领域为藏文信息处理、数据挖掘。E-mail:zs_zyn@yeah.net珠杰(1973—),副教授,硕士生导师,主要...
1.3论文主要研究内容第16-18页1.4论文组织结构第18-21页第二章词的分布式表示技术分析第21-33页2.1引言第21-22页2.2基于矩阵的分布表示第22-23页2.3基于聚类的分布表示第23页2.4基于神经网络的分布式词向量表示第23-30页2.4.1
根据文本语料的统计特性优化现有的词表示学习模型,并将其应用到细粒度情感分析问题上,以下是主要研究内容:(1)由于上下文和词之间存在着距离分布不平衡的问题,本文提出了一种...
前前后后写论文也有将近一年的时间了。这个研究的课题到目前还比较热门,在此分享博士论文。希望读者有所收获,少走一些弯路。论文下载地址:pan.baidu.co...
5.来斯惟的博士论文『基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究』以及他的博客(网名:licstar)可以作为更深入全面的扩展阅读,这里不仅仅有word2vec,而是把词嵌入的所有主流方法...
模糊词模型支持从多个维度描述同一个词,它基于词嵌入技术。本文将这两种算法组合,得到一种新的词向量表示方法,适用于词聚类任务,实验可以验证方法的有效性。词语级倾向分析中...
【摘要】语言单元的向量表示是机器学习的基础性工作,其目标是以优化的向量表示语言单元,以便计算机能够更好地理解自然语言。近年来,随着神经网络技术的发展,向量表示在自然...
1.1论文摘要本文作者推出了一种新的基于深度学习框架的词向量表征模型,这种模型不仅能够表征词汇的语法和语义层面的特征,也能够随着上下文语境的变换而改变。简单来说,本文...
此方法将所有训练文本中出现的单词及关键字集,通过word2vec的训练方法,转化为词向量集合,之后将测试文本单词用词向量表示,通过计算测试文本单词词向量和关键字...
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(InformationO...
硕士论文答辩—《基于神经网络的词向量提取研究》
虽然Mikolov的两篇代表作标志的word2vec的诞生,但其中忽略了大量技术细节,如果希望完全读懂word2vec的原理和实现方法,比如词向量具体如何抽取,具体的训练过程等...