Jan, 2024

基于 LSTM 的深度神经网络，关注于句子表示，用于医学科学摘要中的序列句子分类

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TL;DR医学摘要中的连续句子分类任务（SSC）使用多级深度学习模型，包括 LSTM-based 网络和分层结构，来提取句子嵌入，进而实现更好的分类性能。
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发现论文，激发创造
  • 医学摘要的分类分节：一系列序列分类任务

    本研究基于最先进的深度学习模型（SSN-4 模型），探讨了不同的模型组件对表现和复杂性之间的平衡，同时调整单词嵌入来提高性能，并提出了一个解决第一个模型中混淆的对的第二个模型。结果表明，SSN-4 模型似乎不适用于 RCT 数据集之外。

    Jan, 2022

  • 医学科学论文中的序列句子分类的分层神经网络

    本文介绍一种基于层次化顺序标记网络的方法，利用上下文中的信息来帮助分类当前句子，解决了传统单句分类方法在连续多句分类中的问题，并在医学科学摘要的顺序句子分类任务中，取得了比最先进方法高出 2%-3% 的分类性能表现。

    Aug, 2018

  • 使用长短期记忆网络的深度句子嵌入：分析和在信息检索中的应用

    本文提出了一种基于循环神经网络和长短时记忆单元的句子嵌入模型，该模型能够自动侦测句子中关键词和主题，从而进行网络文档检索等艰难的语言处理任务，并在性能上显著优于现有的先进方法。

    Feb, 2015

  • 一种用于文本分类的 C-LSTM 神经网络

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    Nov, 2015

  • 稀疏注意力神经网络联合训练的序列标记和分类

    提出一种利用 LSTM 网络同时学习句子级别分类任务和序列标注任务的模型，通过语义相关性对单词进行加权的稀疏注意力机制，该方法在 ATIS 和 TREC 数据集上表现优于基准模型。

    Sep, 2017

  • 医学论文摘要的联合句子分类神经网络

    本研究基于人工神经网络模型，通过结构化预测方法，综合考虑语句出现的上下文，同时分类相应的医学摘要，使得此新模型在连续的序列句子医学分类任务中达到最佳效果。

    Dec, 2016

  • 依赖敏感卷积神经网络用于建模句子和文档

    本研究旨在通过 Dependency Sensitive Convolutional Neural Networks (DSCNN) 分类系统实现句子和文档的表示，不需要依靠解析器和昂贵的短语标记，拓展了句子层级处理的任务范围，并以其在情感分析、问题分类和主观分类等任务中取得的最新表现获得了验证。

    Nov, 2016

  • 使用循环神经网络的科学话语中基于从句级别的结构化预测的实验分割

    本研究提出了一个基于深度学习的模型，通过序列标注和注意力机制，对科学文献中实验叙述中的结构进行识别，并比较了不同模型的效果和可能的应用。

    Feb, 2017

  • SLCNN：用于文本分类的句子级卷积神经网络

    本文研究了使用卷积神经网络的文本分类的新基准模型，在这些模型中，将文档作为三维张量表示进行输入，从而实现了句子级分析，经实验证明该模型在长文档特别表现良好。

    Jan, 2023

  • 基于上下文信息的深度神经网络语句级分类方法

    提出了一种新的句子分类方法 Context-LSTM-CNN，利用了与被分类句子相邻的句子形成的上下文和 LSTM 处理被分类句子的远距离依赖关系以及使用了基于 CNN 的短跨度特征。该方法在两个不同的数据集上始终优于以前的方法。

    Aug, 2018