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global normalization
搜索结果 - 5
模块化框架下的流式语音识别全局标准化
介绍了全局归一化自回归转换器 (GNAT) 解决了流式语音识别中的标签偏见问题。我们的解决方案采用可计算的分母来实现序列级别归一化。通过理论和实证结果,我们展示了通过切换到全局归一化模型,可以极大地减少流式和非流式语音识别模型之间的词误差率
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2 years ago
ACL
使用连续松弛束搜索对循环神经序列模型进行全局和局部归一化的实证研究
本研究通过对搜索感知训练的扩展,实现对全局标准化经常序列模型的训练,并在 CCG supertagging 和机器翻译任务中证明了全局标准化在不同条件下的重要性。
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5 years ago
EMNLP
全局归一化阅读器
通过迭代式搜索及全局归一化决策的神经网络,提出了可提取答案的问答系统并进行了数据增强及实验优化。
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7 years ago
EMNLP
卷积神经网络的全局归一化用于联合实体和关系分类
文章介绍了一种利用全局归一化卷积神经网络进行实体分类和关系抽取的方法,对线性链条件随机场进行了输出层预测实体类型和实体之间关系的扩展,实验结果表明,全局归一化的性能优于基于局部 softmax 层的性能。
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7 years ago
全局归一化的转移依存神经网络
本文介绍了一种全局归一化过渡式神经网络模型,其实现了最新的词性标注、依存分析和句子压缩结果,并探讨了全局与局部归一化的重要性。
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8 years ago
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