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  1. 用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

  2. 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一, 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵RE;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵RE 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neur
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zhp881828
  1. 基于深度学习的图像识别

  2. 基于深度学习的图像识别,图像分割、图像特征提取、分类器识别这三步骤。而由于文本信息的特殊性,没有固定的形状和合理的目标分界线,传统的图像识别方式 要识别自然场景下的文本信息是相对比较困难的。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-19
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:qq_41868406
  1. Python-DELTA是滴滴开源的一种基于深度学习的自然语言和语音处理平台

  2. DELTA 主要基于 TensorFlow 构建,能同时支持 NLP(自然语言处理)和语音任务及数值型特征的训练,整合了包括文本分类、命名实体识别、自然语言推理、问答、序列到序列文本生成、语音识别、说话人验证、语音情感识别等重要算法模型,形成一致的代码组织架构。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_39841856
  1. Python-PyText是一个采用PyTorch构建基于深度学习的NLP建模框架

  2. PyText 是一个工业级的开源 NLP 工具包,可用于在 PyTorch 中开发 NLP 模型,并通过 ONNX 部署。其预训练模型包括文本分类、序列标注等。」
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_39840515
  1. Python-DELTA是滴滴开源的一种基于深度学习的自然语言和语音处理平台

  2. DELTA 主要基于 TensorFlow 构建,能同时支持 NLP(自然语言处理)和语音任务及数值型特征的训练,整合了包括文本分类、命名实体识别、自然语言推理、问答、序列到序列文本生成、语音识别、说话人验证、语音情感识别等重要算法模型,形成一致的代码组织架构。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_39841856
  1. 基于深度学习的中文文本情感分类

  2. 基于深度学习的情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析,可以判定积极和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。内含项目源代码和开发文档。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-14
    • 文件大小:120586240
    • 提供者:qq_39564555
  1. 基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例.pdf

  2. 基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要:【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预
  3. 所属分类:金融

    • 发布日期:2019-10-02
    • 文件大小:608256
    • 提供者:june_hjx
  1. 基于深度学习的文本分类研究.pdf

  2. 从文本分类由美国学者H.P.Luhn教授在1957年第一次被提出来,现今文本分类 已经成为数据挖掘领域非常重要的~个分支,它已经在搜索引擎等领域有较好的应用.文本分类中特征选择是降低特征空间维数提高分类算法精度的重要过程.所以寻找优秀的特征选择方法对特征空间进行降维,当前己是一个非常有实际价值的研究课题。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-25
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_39164435
  1. 基于内容分析的微博转发行为研究.pdf

  2. 摘 要:【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字:微博;转发;内容分析;情感理论研究 情报科学 第36卷第4
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:maomao1688
  1. 基于双向GRU和贝叶斯分类器的文本分类

  2. 基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类,利用搜狐新闻数据集进行实现,对12个种类进行分类,里面设计BiGRUB提取文本特征,TF-IDF特征权重赋值,Bytes分类进行实现,学习深度学习和机器学习很好的借鉴。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-06-10
    • 文件大小:105472
    • 提供者:wws_2017
  1. 基于深度学习的文本分类6大算法.rar

  2. 收集的文本分类深度学习算法,包括TextCNN,BI-LSTM,RCNN,Bert等经典深度学习文本分类英文论文。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:bean435
  1. 基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法

  2. 半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状,提出一种基于深度学习和半监督学习的webshell检测方法,先使用卡方检验和深度学习方法获取样本的文本向量,然后分别使用单分类和增量学习方式训练,提高分类性能。使用github公开数据集进行训练和测试,实验结果验证该方法能够有效改善webshell检测的漏报率和误报率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:400384
    • 提供者:weixin_38724229
  1. 基于深度学习的图像分类搜索系统

  2. 图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。该系统基于Caffe深度学习框架,首先对数据集进行训练分析构建深度学习网络,提取数据集图像特征信息,得到数据对应的分类模型,然后以bvlc-imagenet训练集模型为基础,对目标图像进行扩展应用,实现“以图搜图”
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:687104
    • 提供者:weixin_38502428
  1. 转角遇到ai(深度学习 Deep learning)

  2. Hi,大家好,我又回来了。除了在疫情之下好好活(pang)着,我们需要做的就是提升自己啦。对于一部分人来说,都0202了,还不学深度学习你就OUT了。刚好有同学和我提到这件事,所以今天乘着有空,给大家给你带来接地气的入门篇,主要以问答的形式呈现吧。 ##什么是深度学习? 深度学习属于机器学习的升级版机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的深度神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本,所以它是一种数据科学技术/模型,主要对象为神经网络和高体量数据。 #
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:492544
    • 提供者:weixin_38628429
  1. 自然语言处理(NLP):08 PyTorch深度学习之TextCNN短文本分类

  2. 本章节主要研究内容:基于PyTorch 深度学习工具来完成短文本分类 知识点 业务需求 文本分类应用场景、技术方案以及挑战 技术架构 文本分析 词向量 CNN 原理 tensorboardX 可视化 项目实战: 基于TextCNN短文本分类,主要从数据预处理、构建此表、Embedding、模型训练、tensorboardX可视化以及在线服务几个重要的环境进行学习 文本分类应用场景 文章分类服务对文章内容进行深度分析,输出文章的主题一级分类、主题二级分类及对应的置信度,该技术在个性化推荐、文章聚合
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:605184
    • 提供者:weixin_38663167
  1. 深度学习利器:TensorFlow与NLP模型

  2. 自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论,分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识,而深度学习,是表征学习(representationlearning)的一种方法,在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。2013年末谷歌发布的word2vec工具,将一个词表示为词向量,将文字数字化,有效地应用于文本分析。2016年谷歌开源自动生成文本摘要模型及
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:696320
    • 提供者:weixin_38546817
  1. 多标签文本分类:关于基于神经网络的多标签文本分类-源码

  2. 深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目,也是对TensorFlow,深度学习(Fasttext,CNN,LSTM等)的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此,根据这种问题的特征,数据标签的格式类似于[0、1、0,...,1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:282624
    • 提供者:weixin_42099070
  1. TextMatching:用于文本匹配的深度学习方法-源码

  2. 为了什么 了解文本匹配区域中的方法,包括基于关键字的匹配模型和潜在语义匹配模型。 实施经典方法。 分类目录 传统模型(基于特征的模型) 基于关键字的方法 tf-idf模型 词共同费率模型 通过添加语法信息找到最重要的单词 提升模型 线性模型 分解机 语义深度模型 基于表示的模型DSSM,CDSSM 基于交互的模型 这些地区的人 调查 有关语义方法的方法和论文 CIKM 2013词袋模型,基于语义表达的结构,单词哈希+ DNN 2014年WWW,单词哈希+ CNN + DNN CIKM
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:16384
    • 提供者:weixin_42127835
  1. Delta:DELTA是基于深度学习的自然语言和语音处理平台-源码

  2. DELTA-深度学习语言技术平台 什么是DELTA? DELTA是基于深度学习的端到端自然语言和语音处理平台。 DELTA旨在为学术界和行业用例提供使用,部署和开发自然语言处理和语音模型的便捷体验。 DELTA主要使用TensorFlow和Python 3实现。 有关DELTA的详细信息,请参阅。 DELTA可以做什么? DELTA已被用于开发几种最新的出版物算法,并为数百万用户提供真实的作品。 它可以帮助您训练,开发和部署NLP和/或语音模型,具有: 易于使用 一种训练NLP和语音模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:26214400
    • 提供者:weixin_42116713
  1. 基于深度学习的文本分类系统关键技术研究与模型验证

  2. 大数据时代,文本分类是文本数据挖掘和文本价值探索领域的重要工作。传统的文本分类系统存在特征提取能力弱、分类准确率不高的问题。相对于传统的文本分类技术,深度学习技术具有准确率高、特征提取有效等诸多优势,有必要将深度学习技术引入文本分类系统,以解决传统文本分类系统存在的问题。在分析传统文本分类系统的基础上,提出了基于深度学习的文本分类系统的体系架构和关键技术,同时对传统分类模型、TextCNN、CNN+LSTM多种分类模型进行了验证比对。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:923648
    • 提供者:weixin_38720256
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