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利用 Transformer 神经网络和技术指标提升加密货币价格预测
该研究通过整合技术指标、Performer 神经网络和 BiLSTM (双向长短期记忆) 方法来预测加密货币的时间序列，尤其关注比特币、以太坊和莱特币。该方法在提取原始加密货币数据的时间动态和显著特征方面，应用于技术指标，有助于提取复杂模式
PDF4 months ago
一种基于 LSTM、BiLSTM、CNN、GRU 和 GloVe 的混合机器学习模型用于癌症基因突变分类
本研究提出了一种集成模型，结合了 LSTM、BiLSTM、CNN、GRU 和 GloVe，用于对基因突变进行分类，在 Kaggle 的个性化医学中使用《重定义癌症治疗》数据集。结果与 BERT、Electra、Roberta、XLNet、D
PDFa year ago
使用卷积和记忆网络在维基百科表格上进行关系抽取
本文探讨了如何将神经方法运用在表格数据上，以提取实体之间的关系，并介绍了一种在卷积神经网络 (CNN) 和双向长短记忆网络 (BiLSTM) 的基础上构建的新模型，通过实验结果和综合分析，表明该模型在关系提取方面表现出色，是未来进一步研究的
PDFa year ago
基于神经网络的光学均衡器非线性激活函数的硬件实现
本文论述了通过逼近激活函数来实现双向 LSTM 光信道均衡器的性能近似于原模型，以减少神经网络化光学信道均衡器的硬件实现复杂度。
PDFa year ago
使用双向 LSTM 检测 Twitter 用户的抑郁和焦虑
研究使用 BiLSTM 模型从用户在 Twitter 上的文本数据中识别患有抑郁症和焦虑症的潜在用户，并获得了成功的测试结果，最高精度为 94.12%。
PDFa year ago
基于注意力的学术资源文本级多标签分类
本文提出了一种基于注意力机制的层次化多标签学术文本分类算法，该算法结合了文本、关键词和层次结构等特征，利用 word2vec 和 BiLSTM 来获取文本、关键词和层次结构的嵌入式和潜在向量表示，并使用分层注意机制来捕捉关键词、标签层次结构
PDF2 years ago
应用自然语言理解进行合规性检查：隐私政策与法规比较分析
本研究利用自然语言推断（NLI）技术，采用预训练的嵌入和 BiLSTM 注意力机制，比较大公司的隐私政策与隐私法规，测试发现，在实际 NLI 任务中，基于 MNLI 数据集训练的模型更好。
PDF2 years ago
改善病理性语音障碍学习的连续语音
本研究提出一种新方法，使用连续的普通话语音而不是单个元音，来区分四种常见的声音障碍，并使用离散余弦变换和双向 LSTM 网络，通过大型数据库的实验表明，该方法相对于使用单个元音的系统有显著的准确度和召回率提高以及提高了系统学习声音障碍的能力
PDF2 years ago
基于 BiLSTM 的结构化故事分类器的鲁棒性测试
本文研究了机器学习技术在检测假新闻上的运用，并着重探讨了噪声对其性能的影响，文章采用 BiLSTM 为基础的结构模型方法，对 Karimi 和 Tang 的 Hierarchical Discourse-level Structure fo
PDF3 years ago
ACL只需三句话：本地路径增强的文档关系提取
该论文提出了一种简单而有效的文档级关系抽取方法，可结合 BiLSTM 使用少量证据句子识别给定实体对之间的关系，并在基准数据集上取得了优异的性能，甚至优于基于图神经网络的方法。
PDF3 years ago
MM使用双向 LSTM 和卷积神经网络混合模型进行智能家居网络入侵检测系统
本文研究智慧型家居的物聯網（IoT）系統中的安全問題，提出了一種基於雙向長短期記憶（BiLSTM）和卷積神經網絡（CNN）的混合模型的入侵檢測系統，可應用於任何智慧型家居網關。
PDF3 years ago
KDDAutoSUM：实体摘要的特征提取和多用户偏好模拟自动化
本研究提出了一种自动特征提取和多用户偏好模拟的新方法 AutoSUM，并证明在实体概述任务中，AutoSUM 在 F-measure 和 MAP 方面都具有最先进的性能。
PDF4 years ago
DialBERT：一种用于对话分离的分层预训练模型
提出了一种整合局部和全局语义的新模型 Dialogue BERT (DialBERT) 来解决在同一通道中同时发生多个对话的混淆问题，其中使用 BERT 在 utterance 级别捕捉每个 utterance 对信息的匹配信息，并使用 B
PDF4 years ago
CVPRSCATTER：一种选择性上下文关注场景文本识别器
本文提出了一种名为 Selective Context ATtentional Text Recognizer（SCATTER）的新型场景文本识别（STR）架构，利用一种叠加块结构的中间监督方式进行训练，成功地训练出深度双向 LSTM 编码
PDF4 years ago
AAAI为什么使用 Attention？分析与修复 BiLSTM 在建模 NER 的跨上下文方面的缺陷
本论文针对 BiLSTM 模型的局限性，提出两种结构 -- 自注意力和 Cross-BiLSTM，用于命名实体识别并在 OntoNotes 5.0 和 WNUT 2017 语料集上实现明显且一致的性能提升。
PDF5 years ago
AAAI为什么使用注意力？在 NER 案例中分析 BiLSTM 的缺陷及其解决方法
本文针对 BiLSTM 核心模块在序列标注中的局限性进行分析，表明其在对每个词的交叉上下文模式建模上存在异或门局限。接着，通过两种跨度结构 ——self-attention 和 Cross-BiLSTM，有效地解决了这一问题，并在 Onto
PDF5 years ago
EMNLP情感分类中属性表示与注入的反思
通过使用 BiLSTM 与注意力分类器限制了基础模型并专注于如何在嵌入、编码、注意力和分类器四个方面注入属性，将属性表示为块状重要性权重矩阵，并通过实验表明，我们的方法在标准方法之上取得了显著的改进，并且在注入属性方面，注意机制是最差的位置
PDF5 years ago
基于 BiLSTM 的依存分析器结构特征的非实用性
本文比较了传统的非神经依存解析器和基于 BiLSTM 模型的依存解析器的结构特征，讨论了其决策过程中的隐含信息来源，并通过模型实验表明，结构上下文对模型有着显著的影响。
PDF5 years ago
从 BERT 中提炼出特定任务的知识并转化为简单的神经网络
本文主要研究神经网络中的自然语言处理，通过将 BERT 知识蒸馏成单层 BiLSTM 及其同侧对应的句对任务，证明了浅层神经网络仍然可以在不使用架构变化、外部训练数据或其他输入特征的情况下，与 ELMo 相比获得可媲美的结果。
PDF5 years ago
ACL使用 Supertags 和语法感知的神经语义角色标注
本研究提出了一种新的基于依存句法的语义角色标注模型，该模型使用双向 LSTM 模型将超级标记与文本进行标记，然后将这些超级标记以及词和词性信息输入深度双向 LSTM 进行语义角色标注，该模型结合了先前基于完整依存句法解析进行 SRL 和最近
PDF5 years ago