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将双向长短期记忆网络与子单词嵌入结合，用于作者归属度量
本文提出了一种基于双向长短期记忆 (BLSTM) 和二维卷积神经网络 (CNN) 的方法来进行文本作者识别，通过使用子词信息获得特征之间的顺序关系以及了解风格的局部语法位置，实验证明该方法相比其他最新方法在 CCAT50 和 Twitter
PDFa year ago
比较 LSTM 和双向 LSTM 深度神经网络在电力消耗预测中的应用
比较了两种深度学习模型 —— 长短期记忆网络（LSTM）和双向 LSTM（BLSTM）在电力消耗时间序列（TS）短期预测方面的效果，利用不同背景和规模的四个数据集，其中 BLSTM 表现优于 LSTM。
PDFa year ago
MM使用控制延迟的 BLSTM 进行单通道多说话人语音分离的语音级置换不变训练
本文提出使用延迟控制的 BLSTM (LC-BLSTM) 以在推理期间完成低延迟和良好性能的语音分离，并发现在使用 LC-BLSTM 期间，uPIT 优于 cPIT，进一步通过跨块说话者跟踪（ST）可以提高 uPIT-LC-BLSTM 的分
PDF5 years ago
ACL利用多任务神经网络模拟噪声以识别社交媒体中的命名实体
本文提出两种利用字符级音韵、词嵌入和词性标注等特征解决社交媒体文本处理困难的模型，比现有技术在噪声环境下的表现更好， F1 得分比之前提高了 2.45% 和 3.69%。
PDF5 years ago
使用多跳注意力机制的语音情感识别
该论文提出了一种利用音频和文本信息的语音情感分类方法，使用双向 LSTM 和多跳注意力机制，在 IEMOCAP 数据集上，相对于现有技术，其在加权准确率上提高了 6.5% 的性能。
PDF5 years ago
CVPR基于注意力机制的自然语言人物检索
本文提出了一个基于注意力机制的自然语言人物检索系统，并成功应用于监控视频检索领域中，该系统使用了 Faster R-CNN 中的候选区域生成器来提取视觉特征，并利用 BLSTM 模型进行文本特征提取，将其融合后进行得分，可以更加精确地检索到
PDF7 years ago
使用双向 LSTM 进行犹豫检测
本文提出了一种利用双向 LSTM 神经网络进行自修复检测的方法，并使用模式匹配特征来降低对于词汇量的敏感度，提高了模型的性能。实验结果表明，在 Switchboard 语料库中，模型在标准的自修复检测任务和纠正检测任务中均表现出了出色的性能
PDF8 years ago