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基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用
被引量：
3
1
作者
李大舟
于广宝
+1 位作者
高巍
孟智慧
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第2期449-454,共6页
提出一种卷积神经网络——时序卷积神经网络。将该网络应用于语言模型,时序卷积神经网络的基本结构由输入层、扩大卷积层、因果卷积层、Relu层、Dropout层、输出层组成,将扩大卷积应用在语言模型中。实验结果表明,将语言模型的复杂度降...
提出一种卷积神经网络——时序卷积神经网络。将该网络应用于语言模型,时序卷积神经网络的基本结构由输入层、扩大卷积层、因果卷积层、Relu层、Dropout层、输出层组成,将扩大卷积应用在语言模型中。实验结果表明,将语言模型的复杂度降到83.21,误差降到3.87,该网络同RNN比较复杂度下降14%、误差下降0.69,该网络同LSTM比较复杂度下降13%、误差下降0.4,综合复杂度、误差两个指标,时序卷积网络优于其它基准模型。
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关键词
语言模型
扩大卷积
时序卷积神经网络
因果卷积
复杂度
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题名
基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用
被引量：
3
1
作者
李大舟
于广宝
高巍
孟智慧
机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
中国移动集团设计院有限公司河北分公司山西综合生产所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第2期449-454,共6页
基金
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011)
辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008)
辽宁省博士启动基金项目(201601196)。
文摘
提出一种卷积神经网络——时序卷积神经网络。将该网络应用于语言模型,时序卷积神经网络的基本结构由输入层、扩大卷积层、因果卷积层、Relu层、Dropout层、输出层组成,将扩大卷积应用在语言模型中。实验结果表明,将语言模型的复杂度降到83.21,误差降到3.87,该网络同RNN比较复杂度下降14%、误差下降0.69,该网络同LSTM比较复杂度下降13%、误差下降0.4,综合复杂度、误差两个指标,时序卷积网络优于其它基准模型。
关键词
语言模型
扩大卷积
时序卷积神经网络
因果卷积
复杂度
Keywords
language model
dilated convolution
temporal convolutional neural network
causal convolution
perplexity
分类号
TP39 [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
基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用
李大舟
于广宝
高巍
孟智慧
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
3
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