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recurrent neural network model
搜索结果 - 4
ACL
利用序列标记技术从 Twitter 数据流中检测子事件
本文提出了基于神经序列模型的改进方法,不仅在个别帖子层面,而且直接在流媒体层面上进行社交媒体流中的子事件检测,采用递归神经网络模型显式地考虑了帖子的时间顺序,提高了 2.4% 的 bin-level F1 值。
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5 years ago
EMNLP
为情境实体类型分类构建上下文感知从句表示
该研究提出了一种基于上下文的从整个段落中推断子句情境实体类型的方法,通过建立上下文感知的子句表示形式,提出了一种分层循环神经网络模型,成功的进行了情境实体类型分类,并且达到了人类级别的准确率。
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6 years ago
基于循环神经网络的联合在线口语理解和语言建模
本文研究了基于递归神经网络的联合模型在口语理解(SLU)中的应用,实验结果显示其在意图检测和语义插槽填充任务中表现良好,在嘈杂语音输入场景下也具有较好的性能。
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8 years ago
回归基础:贝叶斯 IRT 扩展在熟练度估计上的表现优于神经网络
本文研究比较了基于 IRT 的多个熟练度估计方法和基于 RNN 的 Deep Knowledge Tracing 在学生行为预测方面的表现,在多个数据集中发现 IRT 性能优于 DKT,并通过贝叶斯概率模型的应用提供更好的可解释性和保证性。
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8 years ago
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