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基于深度置信网络的语义相关度计算模型
被引量：
4
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作者
翟继友
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第32期58-62,共5页
语义相关度是问答系统等领域的关键技术之一,目前的相关度计算方法往往对语义因素考虑不全,造成计算结果的准确度不足。由受限玻尔兹曼机构造的深度置信网是一种深度学习模型,能模仿人类大脑抽象语义特征,由此提出了一种基于深度置信网...
语义相关度是问答系统等领域的关键技术之一,目前的相关度计算方法往往对语义因素考虑不全,造成计算结果的准确度不足。由受限玻尔兹曼机构造的深度置信网是一种深度学习模型,能模仿人类大脑抽象语义特征,由此提出了一种基于深度置信网络的语义相关度计算模型。首先,对组成模型的受限玻尔兹曼机进行介绍;然后,详细阐述了模型的构建及其训练和微调过程;最后,通过对比实验验证了提出的计算模型相对基准方法在评价指标上获得了更好的效果。
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关键词
受限玻尔兹曼机
深度置信网
语义相关度
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题名
基于深度置信网络的语义相关度计算模型
被引量：
4
1
作者
翟继友
机构
南京工程学院计算机工程学院
河海大学计算机与信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第32期58-62,共5页
基金
南京工程学院青年基金(QKJB201211)资助
文摘
语义相关度是问答系统等领域的关键技术之一,目前的相关度计算方法往往对语义因素考虑不全,造成计算结果的准确度不足。由受限玻尔兹曼机构造的深度置信网是一种深度学习模型,能模仿人类大脑抽象语义特征,由此提出了一种基于深度置信网络的语义相关度计算模型。首先,对组成模型的受限玻尔兹曼机进行介绍;然后,详细阐述了模型的构建及其训练和微调过程;最后,通过对比实验验证了提出的计算模型相对基准方法在评价指标上获得了更好的效果。
关键词
受限玻尔兹曼机
深度置信网
语义相关度
Keywords
restricted boltzmann machinesdeep belif nets semantic relevancy
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度置信网络的语义相关度计算模型
翟继友
《科学技术与工程》
北大核心
2014
4
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