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实验结果表明引入词的类别分布信息,神经网络能很好地拟合数据,正确地引导词向量向文本类别方向映射。.本文所提的基于深度学习与Labeled-LDA的文本分类方法在多个公开数据上进行实验,涵盖中文英文、短文本长文本和超长文本、二分类和多分类、小数据集和大...
融合CNN和LDA的短文本分类研究-第21卷第6期2018年6月文章编号：2096-1472(2018)-06-17-04软件工程SOFTWAREENGINEERINGVol...首页文档视频音频文集文档
论文参考：ANovelNeuralTopicModelandItsSupervisedExtension主要思想：将神经网络和topicmodel结合，将LDA中对于狄利克雷分布的参数估计转换到神经网络中对于隐藏层参数的估计，设定损失函数，通过迭代学习得到最优参数，并且这也对加入...
语义分析.深度学习（DeepLearning）.语义分析如何与深度学习结合？.具体一点，就是深度学习怎样与LDA主题模型结合？.研一小硕士一枚，发文章的任务艰巨，给的框框是LDA主题模型，LDA原理粗浅懂了，时下深度学习火热，私以为更能贴金，诚邀各位大神赐教...
基于LDA和TextRank相结合的中文多文档自动摘要提取.张波飞.【摘要】：新闻已经成为日常生活中获取消息的一种有效途径,用户主要通过搜索引擎获取新闻。.网络为人们提供丰富信息资源的同时,也伴随着大量冗余信息的出现,获取信息这一过程必然会浪费大量不...
LDA差异贡献分析，PCA和LDA的差别在于，PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息，是无监督的，而LDA是由监督的，增加了种属之间的信息关系后，结合显著性差异标准测试(克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试)…
基于灰色系统与神经网络的组合预测方法及应用研究.童新安.【摘要】：灰色组合预测模型是组合预测理论中的主要研究方向之一,灰色模型与其他模型的有机结合是灰色组合预测模型的重要内容。.本文对灰色预测模型和神经网络的基本概念和建模机理进行...
论文标题:Cold-StartandInterpretability:TurningRegularExpressionsintoTrainableRecurrentNeuralNetworks中文标题:冷启动与推断能力:将正则表达式转换成为可训练的循环神经网络下载链接:免费下载链接目录摘要Abstract1引入…
摘要:原有的主题模型是基于词袋模型的假设，很大程度上忽略单词的前后顺序或其主题连贯性。本文提出一个基于神经网络的话题生成模型，假定每个词的生成取决于句子中的历史单词，通过使用基于递归神经网络(RNN)的框架考虑句子中单词序列性，将句子的分布式表示作为神经网络模型的基本...
关键词主题模型；深度学习；潜在主题；词向量；神经网络中图法分类号TP391犇犗犐号10．11897／SP．J．1016．2020．00827犚犲狏犻犲狑狅犳犇犲犲狆犔犲犪狉狀犻狀犵犅犪狊犲犱犜狅狆犻犮犕狅犱犲犾
实验结果表明引入词的类别分布信息,神经网络能很好地拟合数据,正确地引导词向量向文本类别方向映射。.本文所提的基于深度学习与Labeled-LDA的文本分类方法在多个公开数据上进行实验,涵盖中文英文、短文本长文本和超长文本、二分类和多分类、小数据集和大...
融合CNN和LDA的短文本分类研究-第21卷第6期2018年6月文章编号：2096-1472(2018)-06-17-04软件工程SOFTWAREENGINEERINGVol...首页文档视频音频文集文档
论文参考：ANovelNeuralTopicModelandItsSupervisedExtension主要思想：将神经网络和topicmodel结合，将LDA中对于狄利克雷分布的参数估计转换到神经网络中对于隐藏层参数的估计，设定损失函数，通过迭代学习得到最优参数，并且这也对加入...
语义分析.深度学习（DeepLearning）.语义分析如何与深度学习结合？.具体一点，就是深度学习怎样与LDA主题模型结合？.研一小硕士一枚，发文章的任务艰巨，给的框框是LDA主题模型，LDA原理粗浅懂了，时下深度学习火热，私以为更能贴金，诚邀各位大神赐教...
基于LDA和TextRank相结合的中文多文档自动摘要提取.张波飞.【摘要】：新闻已经成为日常生活中获取消息的一种有效途径,用户主要通过搜索引擎获取新闻。.网络为人们提供丰富信息资源的同时,也伴随着大量冗余信息的出现,获取信息这一过程必然会浪费大量不...
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