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基于多模态深度学习的自然语言处理模型优化研究
通过引入多个模式层到属性模型中，整合了图像内容的语义和隐藏层。利用 Word2Vec 方法量化词向量并通过词嵌入卷积神经网络进行评估，实验结果显示该方法可以将离散特征转化为连续特征，从而降低特征预处理的复杂性，并通过卷积神经网络的优秀特征分
PDF21 days ago
对比通信分析与基于 PMI 的词嵌入方法的比较
本文将对应分析（CA）与点间互信息矩阵（PMI 矩阵）的分解联系起来，并提出了 CA 的变体 ——ROOT-CA 和 ROOTROOT-CA，这些方法在词 - 上下文矩阵的分解中比基于 PMI 的方法稍微好一些。
PDFa month ago
双向 Transformer vs. word2vec：发现提升编译代码中的漏洞
利用自然语言处理（NLP）中的 word2vec、BERT 和 RoBERTa 等嵌入技术，通过学习中间表示（LLVM）代码的语义，利用长短期记忆（LSTM）神经网络对 Juliet 数据集中近 118k 个 LLVM 函数的嵌入进行训练，
PDFa month ago
优化距离加权和窗口大小调度的词向量学习
提出了 Learnable Formulated Weights (LFW) 和 Epoch-based Dynamic Window Size (EDWS) 两种新的方法，用于改进 Word2Vec 的性能，加强了 Word2Vec 在
PDF2 months ago
MUGC: 机器生成与用户生成内容检测
比较了八种传统机器学习算法来区分机器生成数据和人类生成数据，结果表明传统方法在识别机器生成数据方面具有较高准确度。机器生成的文本相比人类生成的内容更短且词汇较少，而特定领域相关关键词可能导致这种高准确度，通过 word2vec 等深层次词表
PDF3 months ago
基于语义概念嵌入的文本相似度估计
通过结合传统词嵌入和语义概念嵌入，基于多网语义网络形式化提出的语义概念嵌入（CE）能够提高预测目标群体的准确性。
PDF6 months ago
FULL-W2V: 在 GPU 加速系统上充分利用数据复用进行 W2V
通过减少内存访问和改进时序局部性，FULL-W2V 算法在 GPU 上实现了显著的性能提升，并且对 NLP 和其他领域的应用具有潜在的益处。
PDF7 months ago
NLP 与 RNA 相遇：使用 Word2Vec 进行未监督的嵌入式学习，用于核糖酶
本研究实现了 Word2Vec，一种自监督学习技术，用于学习核糖酶嵌入式，结果表明这种方法将有助于核糖酶的进一步研究和生物信息学领域的发展。
PDFa year ago
超越负采样的高效分布式表示
本文提出了一种学习分布式表示的有效方法，该方法通过最小化类似于 Word2Vec 算法中引入并在后来的工作中采用的目标函数来实现，其优化计算瓶颈是需要进行一定数量的操作来缩放到与样本大小成二次正比的 softmax 标准化常数。然而，本文的
PDFa year ago
查询建议的关键词嵌入
本文提出了两种新颖的模型来进行关键字建议任务，使用 Word2Vec 和 FastText 的架构，通过利用文档中的关键字共现来生成关键字嵌入向量，并采用特殊的负例抽样方法来利用关键字在学术出版物中的出现方式。此外，还提供了基于排名的评估方
PDFa year ago
ACL具有结构预测的领域特定词向量
本文提出了一种称为 W2VPred 的方法，可以同时提供语料库的通用单词表示、每个子语料库的特定表示、子语料库结构和嵌入对齐，并在 New York Times 文章和两个英文维基百科数据集上进行了实证评估。该方法在一般类比测试、特定于领域
PDF2 years ago
知识图谱嵌入的子采样技术解析
本文从 word2vec 开始，解释了知识图谱嵌入（KGE）中的子采样方法的最新进展。
PDF2 years ago
深度学习模型和新闻头条是否在外汇数据上优于传统预测技术？
本研究测试并比较了不同的预测与新闻因素，并使用基于 NLP 的词嵌入添加情感特征，结果表明在单步预测中，如未来两小时，下一天和七天内，简单回归模型表现更佳。此外，Word2Vec 表现最佳。
PDF2 years ago
企业用语的含义及其附近的其他事物
该研究使用分析模型从传统理论中探究自然语言处理系统的统计学习方法，并在此基础上导出了有关使用这些算法和共现数据的系统的见解，进一步揭示了 Word2Vec 算法的潜力和其中的偏差，同时分析了共现模型中的统计依赖密度，并且发现了分布假设的部分
PDF2 years ago
Idiomify - 基于 Word2Vec 的英语成语词汇搭配辅助逆向词典构建，面向非母语学习者
本文旨在构建一个带有搭配支持的英语成语反向词典以帮助非母语学习者学习英语成语，通过应用 PMI 和 Word2Vec 等分析方法，作者们尝试解决了从语料库中挖掘成语的困境，同时提出了反向词典的实现方案。研究结果表明，通过机器学习等方法，可以
PDF2 years ago
词向量能够捕捉词语的节奏相似性
本文探究了诸如 Word2Vec 和 GloVe 等词嵌入系统在捕捉单词韵律相似性方面的实用性。结果显示，这些嵌入分配给押韵单词的向量更相似。同时也揭示了相比于 Word2Vec，GloVe 在这方面表现相对更好。文章还提出了一种首次量化单
PDF2 years ago
使用监督式机器学习和特征组合检测乌尔都语中的滥用和威胁性语言
本文介绍了参加 FIRE Shared Task 2021 的系统描述，该任务旨在自动识别乌尔都语中的滥用和威胁推文，结果显示支持向量机在去除停用词、应用词形还原、使用单词 n-grams (n = 1,2,3) 组合创建的特征矢量的条件下
PDF2 years 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
EMNLP词嵌入算法的解构
本文针对词嵌入在自然语言处理中的应用，通过对 Word2vec、GloVe 等模型进行剖析，提出了一种通用形式，揭示出制作词嵌入所需的共同条件，并强调理论研究对未来模型开发的指导作用。
PDF4 years ago
MM大规模推荐系统中的 Word2vec 调优
本文描述了 Word2vec 算法在推荐系统中的应用和默认参数的问题，并通过 hyperparameter optimization 的方法，大幅提高了推荐命中率，在 Twitter Who To Follow 推荐中还成功提高了 15％关
PDF4 years ago