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人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能. 相似文献
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提出了一种高速低延时8 bit/10 bit解码电路结构,采用四路并行通道同时处理输入数据,每一路具有K码检测、输入数据查错功能,能够在输入四路10 bit数据后的一个时钟周期内正确完成解码.所设计的解码电路通过搭建的通用验证方法学系统完成系统级功能验证,并基于65 nm工艺库进行综合、布局和布线,解码电路的面积为1 449 μm2.后仿真结果显示,解码电路的最高工作频率达415 MHz,四路可支持最高16.6 Gibit/s的串行数据传输速率,满足JESD204B协议标准推荐的最高传输速率12.5 Gibit/s的要求.将该解码电路用于支持JESD204B协议的高速数模转换器电路中,经测试,其传输速率最高达10.5 Gibit/s. 相似文献
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目的:研究抗成纤维细胞生长因子(FGF-2)纳米抗体对碱烧伤诱导的大鼠角膜血管生成的治疗作用。方法:将SD大鼠分为:假手术组(Sham),模型组(Model,直径为3 mm的浸有1 mol/L NaOH溶液圆形滤纸贴于大鼠眼角膜中央处30 s,制备大鼠碱烧伤血管生成模型)和治疗组(Treatment,术后7天至21天用3 mg/mL的抗FGF-2纳米抗体溶液滴眼,每日3次,每次10 μL,共14天)。通过体视显微镜和CD31免疫组织化学染色计算大鼠角膜血管生成情况。实时荧光定量PCR、酶联免疫吸附测定和免疫组织化学染色3种方法检测抗血管内皮生长因子(VEGF)和FGF-2的mRNA和蛋白表达水平。结果:(1)血管:治疗组较模型组的面积显著减少,血管管腔较窄(P<0.05),在药物干预14天后,差异最为显著;(2)FGF-2的mRNA和蛋白表达水平:模型组与治疗组的结果相近(P>0.05);(3)VEGF的mRNA和蛋白表达水平:治疗组显著高于模型组(P<0.05)。此外,假手术组的持续给药也使得VEGF表达显著增加(P<0.05)。 结论:抗FGF-2纳米抗体可抑制由碱烧伤诱导的角膜血管新生,但也使得正常大鼠角膜或病理大鼠角膜的VEGF表达水平代偿性升高。 相似文献