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《情报科学》 2019年01期
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基于深度学习的文本表示方法

李枫林  柯佳  
【摘要】:【目的/意义】文本表示是自然语言处理的基础工作,是信息检索、文本分类、问答系统的关键问题。【方法/过程】论文介绍了传统的文本表示方法,按照文本不同的粒度,回顾了近五年国内外基于神经网络模型的词表示、句子表示、篇章(段落)表示的方法,并提出了未来的研究方向。【结果/结论】实验发现,通过在神经网络模型中融入更多的特征能得到更优的词向量,但词向量还缺乏统一的评价标准,句子向量表示通常根据具体NLP任务建模,不同结构的模型在特征表示、运算速度上各有优劣势,篇章表示通常使用层次组合模型。
【作者单位】武汉大学信息管理学院
【分类号】:TP391.1;TP18

【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 徐健;基于字词对齐的中文字词向量表示方法[D];中国科学技术大学;2017年
【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 梁翼园;基于改进的Word2vec的评论情感倾向性分析[D];湖南大学;2018年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李枫林;柯佳;;基于深度学习的文本表示方法[J];情报科学;2019年01期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前5条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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6 李雅迪;基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别[D];陕西师范大学;2018年
7 张瑞;汉盲翻译中的分词连写算法研究[D];兰州大学;2018年
8 刘吉;小世界特征的卷积神经网络模型研究与应用[D];青岛大学;2018年
9 张函;基于GPU的深度神经网络模型并行及优化方法研究[D];华中科技大学;2016年
10 潘邦龙;土地适宜性评价神经网络模型的研究与应用[D];昆明理工大学;2007年
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