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释义思维:模仿人类语言识别的句子嵌入模块

zhKF_jqr_AI 来源:未知 作者:李倩 2018-08-22 08:50 次阅读


Paraphrase Thought:Sentence Embedding Module Imitating Human Language Recognition

句子嵌入式NLP领域的重要话题,不同的句子嵌入模型在文本情感分析、句子分类等任务中都有很好的标签。但是由于文本分类或情感分析可以通过简单的句子表示方法提高,所以这些模型不能完全反映句意。这篇论文受人类语言认知的启发,作者提出了一种语义一致性的概念,即相似的句子应该在嵌入空间中位于相近的位置。并提出了名为Paraphrase Thought的概念,尽可能地追求语义的连贯。

地址:https://arxiv.org/abs/1808.05505

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Deeper Image Quality Transfer:Training Low-Memory Neural Networks for 3D Images

深度学习在处理3D、高分辨率、多通道的医学影像时常需要大量内存。这篇论文的作者使用高效的内存反向传播威廉希尔官方网站 ,减少了神经网络训练时的内存复杂性,与之前相比提高了内存,将均方根误差减少了13%。

地址:https://arxiv.org/abs/1808.05577

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Combining time-series and textual data for taxi demand prediction in event areas:a deep learning approach

精准的时间序列预告对交通、能源、金融、经济等领域都非常重要。但是现代威廉希尔官方网站 都是通过时间数据来建立预测模型,通常忽略了非结构化文本之下有价值的信息。本篇论文的作者提出了两种深度学习架构,利用词嵌入、卷积层和注意力机制结合了文本信息和时序数据。并将这两种架构用在纽约的出租车需求预测上,结果发现模型能有效减少错误的预报。

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原文标题:每日论文 | UCL提出更省内存的图像迁移训练;结合时序数据和文本信息精准预测;模拟人类语言让语义更连贯

文章出处:【微信号:jqr_AI,微信公众号:论智】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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