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基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究.【摘要】：文本蕴含识别是自然语言处理领域里一个关键而又充满挑战的任务。.它被广泛地应用于机器翻译、文档自动文摘和语义检索等任务中。.近十年来,得益于相关语义评测比赛的推动,文本蕴含识别逐渐吸引起越来越...
递归神经网络人类并不是每一秒都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据对前几个词的理解来理解每个词。你不会扔掉一切，然后再从头开始思考。你的思想是有持久性的。传统的神经网络并不能做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。
特别是对于最难识别的组织实体，我们的方法利用LSTM的能力来学习远程依赖，并取得了显著的性能。Zhang2006在总体F1中比我们的性能好+0.23的主要原因是，他们使用了额外的名称词典来实现非常高的PER-F，而我们不使用这些词典。
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了.先给出一个最快的了解+上手的教程：.直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis.但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
基于LSTM的文本相似度识别方法研究.杨飞.【摘要】：文本相似度识别是自然语言处理领域中一个非常关键并且具有挑战性的任务。.它被广泛的应用于文本分类、文本情感分析、机器翻译、信息检索等任务。.近年来,得益于相关语义评测大赛的推动,如何学习...
ChineseNERUsingLatticeLSTM.20186实体识别与实体匹配实体匹配是指将识别到的实体与知识库或者图谱中实体进行匹配与映射。因此实体匹配与识别是两个相关性非常高的任务，通过实体匹配，识别到的实体与现实中的概念相连接。这篇论文将实体...
利用LatticeLSTM的最优中文命名实体识别方法.近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在arXiv上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用LatticeLSTM，性能优于基于字符和词的方法。.与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和...
近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在arXiv上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用LatticeLSTM，性能优于基于字符和词的方法。.与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和词序信息；与基于词的方法相比，latticeLSTM不...
长短期记忆（英语：LongShort-TermMemory，LSTM）是一种时间递归神经网络（RNN），论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫...
基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究.【摘要】：文本蕴含识别是自然语言处理领域里一个关键而又充满挑战的任务。.它被广泛地应用于机器翻译、文档自动文摘和语义检索等任务中。.近十年来,得益于相关语义评测比赛的推动,文本蕴含识别逐渐吸引起越来越...
递归神经网络人类并不是每一秒都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据对前几个词的理解来理解每个词。你不会扔掉一切，然后再从头开始思考。你的思想是有持久性的。传统的神经网络并不能做到这一点，这似乎是一个主要的缺点。
特别是对于最难识别的组织实体，我们的方法利用LSTM的能力来学习远程依赖，并取得了显著的性能。Zhang2006在总体F1中比我们的性能好+0.23的主要原因是，他们使用了额外的名称词典来实现非常高的PER-F，而我们不使用这些词典。
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了.先给出一个最快的了解+上手的教程：.直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis.但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
基于LSTM的文本相似度识别方法研究.杨飞.【摘要】：文本相似度识别是自然语言处理领域中一个非常关键并且具有挑战性的任务。.它被广泛的应用于文本分类、文本情感分析、机器翻译、信息检索等任务。.近年来,得益于相关语义评测大赛的推动,如何学习...
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利用LatticeLSTM的最优中文命名实体识别方法.近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在arXiv上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用LatticeLSTM，性能优于基于字符和词的方法。.与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和...
近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在arXiv上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用LatticeLSTM，性能优于基于字符和词的方法。.与基于字符的方法相比，该模型显性地利用词和词序信息；与基于词的方法相比，latticeLSTM不...
长短期记忆（英语：LongShort-TermMemory，LSTM）是一种时间递归神经网络（RNN），论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫...
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