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题名改进Bi-LSTM的文本相似度计算方法
被引量：7
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作者
冯月春
陈惠娟
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机构
宁夏理工学院计算机学院
西安工程大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1397-1403,共7页
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基金
宁夏回族自治区科学技术厅重点研发计划基金项目(2019BEB02020)
宁夏高等学校科学研究基金项目(NGY2018-166)。
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文摘
为提高自然语言处理任务中文本相似度检测的准确率,提出一种改进双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的文本相似度计算方法。将输入的句子转换成多个单词向量,通过Bi-LSTM提取出每个单词向量的最佳词特征,引入注意力机制,减小非关键因素的影响;采用多层相似加权对两个句子分别从词与词、句子与句子、词与句子3个层面进行多层比较,加权得到其最终的相似度;基于SMTeuroparl、MSRvid和MSRpar这3个数据集对所提方法的性能进行评估。实验结果表明,相比于其它方法,所提方法的文本相似度计算更佳,适用于处理复杂的长文本。
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关键词
文本相似度
深度学习
双向长短期记忆网络
注意力机制
多层相似加权
上下文信息
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Keywords
text similarity
deep learning
Bi-LSTM
attention mechanism
multi-level similarity weighting
context information
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一次一密理论的再认识
被引量：3
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作者
陆成刚
王庆月
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机构
浙江工业大学理学院
宁夏理工学院计算机学院
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2022年第4期426-430,共5页
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基金
宁夏自然科学基金(2020AAC03278)
浙江省重点研发计划:2022年度“领雁”研发攻关计划(2022C01084)。
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文摘
该文从概率论角度推导了一次一密方法的完善保密性,进一步在特定条件下推导出明文分布的等概率特性.此外,基于信息熵理论证明了在去掉一次一密的密钥分布等概率性条件后仍可以满足完善保密性,并建议密钥分布等概率性条件对信源压缩编码后的明文的适用性.
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关键词
一次一密
完善保密性
信息熵
等概率性
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Keywords
one time one secret
perfect secret
information entropy
equal probability
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分类号
O175.14
[理学—基础数学]
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