Dec, 2023

深度学习中的混合和集成模型在自然语言处理中的综述

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TL;DR该研究综述了自然语言处理中混合和集成深度学习模型的广泛探索，揭示了它们在情感分析、实体识别、机器翻译、问答、文本分类、生成、语音识别、摘要生成和语言建模等多种任务中具有的变革潜力。研究系统地介绍了每个任务，从循环神经网络 (RNNs) 到基于 Transformer 的模型如 BERT，阐述了它们的性能、挑战和计算需求。强调了集成技术的适应性，突出了它们增强各种自然语言处理应用的能力。还讨论了在实施过程中的挑战，包括计算负载、过拟合和模型解释复杂性，以及解释性和性能之间的权衡。作为精炼而宝贵的指南，该综述综合了有关任务、模型结构和挑战的见解，为研究人员和从事自然语言处理的从业者提供了一个综合的视角，以通过集成深度学习在自然语言处理中推进基于语言的应用。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的文本摘要综述

    近年来，深度学习通过能够学习语言数据的复杂表示方式从而在自然语言处理中带来了革命性的变化，深度学习模型广泛应用于提升多种自然语言处理任务的性能。本文综述了近年来流行的文本摘要任务，包括抽取式、生成式、多文档等，并讨论了相关的深度学习模型以及其在这些任务上的实验结果，同时涵盖了摘要任务的数据集和数据表示，以及与之相关的机遇和挑战，旨在激发未来的研究努力以进一步推动该领域的发展。研究目标在于解释这些方法在其需求上的不同之处，因为对它们的理解对于选择适用于特定环境的技术至关重要。

    Oct, 2023

  • 基于深度学习的自然语言处理的最新趋势

    本文综述了深度学习在自然语言处理中的应用，包括模型设计与方法演进，总结了深度学习在 NLP 任务中的过去、现在和未来发展。

    Aug, 2017

  • 混合集成方法用于假新闻检测：一种尝试

    本文研究了虚假新闻检测，探索了结合传统机器学习技术和现代深度学习方法的混合集成可能性。

    Jun, 2022

  • 集成深度学习：综述

    本文综述了最新的深度集成学习模型的分类和应用，并指出了未来研究的方向。

    Apr, 2021

  • 一种深度集成模型，带有槽对齐的序列到序列的自然语言生成

    通过使用基于神经网络的语言生成器，采用多种数据表示和提升方法，我们在餐饮、电视、电脑三个领域展开了实验，证明我们的方法比同类模型在不同评估方法下表现更优秀。

    May, 2018

  • 优化非监督学习和监督学习：精确自然语言任务建模的混合方法

    本文提出了一种新颖的混合方法，通过协同无监督和有监督学习，来提高自然语言处理任务建模的准确性。通过集成无监督模块和有监督模块，该方法在文本分类和命名实体识别方面取得了最新技术结果，为更高效和强大的自然语言处理系统铺平了道路。

    Jun, 2024

  • 深度学习在自然语言处理中的应用调查

    本文简要介绍了自然语言处理领域和深度学习架构和方法，并从最近的研究中总结了大量相关贡献，对核心语言处理问题和计算语言学的多个应用进行了分析，并提供了当前技术水平的讨论和未来研究的建议。

    Jul, 2018

  • 基于 Transformer 与卷积神经网络结合的集成方法用于检测人工生成文本

    我们的研究通过将 Sci-BERT、DeBERTa 和 XLNet 等变形器模型与卷积神经网络 (CNNs) 进行集成，构建了一些分类模型，实验证明考虑的集成架构在分类方面的性能超过了单个变形器模型。此外，所提出的 SciBERT-CNN 集成模型在 ALTA 共享任务 2023 数据上产生了 98.36% 的 F1-score。

    Oct, 2023

  • 命名实体识别的综合概述：模型、特定领域应用和挑战

    自然语言处理（NLP）领域中，命名实体识别（NER）作为从非结构化文本中提取结构化洞见的关键机制，在本文中得到全面探索，融合了基础原理和当代人工智能的进展。该研究从 NER 的基本概念开始，涵盖了从传统的基于规则的策略到当代的转换器架构的一系列技术，特别是突出了 BERT 与 LSTM 和 CNN 等集成算法。该论文强调了针对金融、法律和医疗等复杂领域定制的领域特定 NER 模型，并强调了它们的专业适应性。此外，研究还涉及强化学习、创新构建（如 E-NER）以及光学字符识别（OCR）在增强 NER 能力方面的相互作用。论文以实际领域为基础，阐明了 NER 在金融和生物医学等领域中不可或缺的作用，并解决了它们所面临的独特挑战。结论部分概述了开放性挑战和路径，将这项工作标记为进入 NER 研究和应用的全面指南。

    Sep, 2023

  • 机器学习与符号方法的协同：自然语言处理中混合方法的综述

    综述了机器学习和符号方法在自然语言处理中的缺点和优势以及其通过混合方法的桥梁作用，讨论了混合方法在需要自然语言理解、生成和推理的广泛领域的最新研究，同时探讨了现有资源和面临的挑战，并提出了未来方向的路线图。

    Jan, 2024