neural approach | BriefGPT - AI 论文速递

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WWWCNN-LSTM-CRF 和词语分割联合训练实现的神经网络中文命名实体识别
本文提出了一种神经方法来解决中文命名实体识别的挑战，该方法包括使用 CNN-LSTM-CRF 神经架构来捕捉 CNER 的本地和长距离上下文，引入统一框架来联合训练 CNER 和分词模型以增强 CNER 模型在识别实体边界方面的能力，以及使
PDF5 years ago
WWW基于词典和未标注数据的神经网络中文分词
该论文提出了一种神经方法来进行中文分词，该方法可以利用词典和未标记的数据进行训练，结果表明该方法在多个基准数据集上的实验效果良好。
PDF5 years ago
EMNLP数据到文本的生成与风格模仿
研究了一种新的文体控制方法，使用现有的句子作为软模板，包括一种混合注意力 - 复制机制、弱监督学习及新的内容覆盖约束，结果表明该方法在餐馆和体育领域表现更好，在内容保真度和文体控制之间取得了较好的平衡。
PDF5 years ago
情感归属、分类和摘要的多任务神经方法
本论文提出了一种新的神经方法，称为 Bi-stream 情感归属 - 分类网络（BEAC-Net），来解决用户生成视频中情感分析的问题，实现情感识别，情感归属和情感导向的摘要的相关任务。BEAC-Net 有两个主要构成部分：归属网络和分类网
PDF6 years ago
神经开放信息提取
本文提出了一种基于神经网络的 Open IE 方法，采用了编码器解码器框架和引导式自我学习的方法，实验表明这种方法比传统方法更优秀。
PDF6 years ago
基于注意力机制的端到端小尺寸关键词检测模型
本文介绍一种基于注意力机制和神经网络的小尺寸关键词检索方法，在 RNN 编码器和注意力机制的帮助下，以线性变换和 softmax 函数为基础，通过实验验证，与当前最新的深层学习关键词检索方法相比，本文提出的方法在准确率方面有较大提高，同时模
PDF6 years ago
提高口语理解的 ASR 错误管理
介绍了一种基于神经网络的自然语言处理方法，用于识别语音识别中的错误和改进语音理解系统的性能。实验结果表明，该方案可以显著降低概念 / 值错误率，并且结合基于条件随机场的 SLU 方法和神经编码器 / 解码器注意力机制，可以识别出置信度区间和
PDF7 years ago
COLING堆叠残差 LSTM 网络的神经释义生成
该论文提出了一种用于生成释义的新型神经方法，其主要贡献是在残差 LSTM 网络中增加残差连接，有助于训练深度 LSTM 网络，并在三个不同的数据集上进行了评估，结果表明，这种方法优于其他深度学习模型。
PDF8 years ago
EMNLP神经网络与基于短语的机器翻译质量比较：一个案例研究
本文分析了神经网络机器翻译（NMT）与基于短语的机器翻译（PBMT）在英语 - 德语翻译数据集上的表现，从专业翻译的高质量后编辑结果中发现神经网络机器翻译在表述动词重新排序等语言现象时具有更好的建模能力，但仍有需要改进的方面。
PDF8 years ago