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随着社交媒体的迅速发展,谣言通过社交媒体迅速传播,识别社交媒体网络上的谣言是社交网络研究中一个至关重要的问题.本文提出了一种新的考虑注意力机制的微博谣言检测模型,考虑到卷积神经网络(CNN)提取到的特征对输出结果影响力问题,在经典的文本卷积神经网络(Text CNN)上引入了注意力机制,通过CNN中的卷积层学习微博窗口的特征表示,再根据每个特征表示对输出结果的影响力不同通过注意力机制赋予不同的权重来进行谣言事件的检测.研究结果表明,本文提出的微博谣言检测模型准确率达到了96.8%,并且在召回率和F1值上也有提升,即本文提出的新的微博谣言检测模型具有更好的谣言识别能力. 相似文献
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《青岛科技大学学报(自然科学版)》2021,(1):114-118
激活函数是人工神经网络的重要组成部分,对提高人工神经网络的准确性具有重要影响。为了研究使用混合激活函数的卷积神经网络在图像分类任务中的识别精度和收敛速度表现,本工作以LeNet-5卷积神经网络为基本结构,构造了一个使用Sinusoid-Sinusoid-Ramp(S-S-R)混合激活函数的卷积神经网络,以及4个使用单一激活函数(Sinusoid、Ramp、Sigmoid、Tanh)的卷积神经网络在CIFAR-10数据集上进行了图像分类实验,并在MNIST数据集上将本工作新模型同其他分类算法的效果进行了对比。结果表明,使用S-S-R混合激活函数的卷积神经网络具有更快的收敛速度和更高的识别精度。 相似文献
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给出了Logistic模型中对缺失协变量数据的一种估计方法.将Marc Lavielle等人提出的SAEM算法进行了改进,引入Samiran Sinha等人提出的一种基于不可忽视机制基础上的NI-机制,以此来尽可能的利用数据中已存在的信息,并将其与现有处理缺失协变量较好的MCAR缺失机制下的半参数方法做对比研究.对Logistic模型的参数分别进行估计,对比分析这两种方法在不同缺失率下的优劣,并对最终结果进行回判,将回判准确率与标准误差作为判别标准.结果表明,当缺失率较小时,两者对缺失数据的处理性能都很好;但当缺失率较高时,半参数方法对数据的处理性能要优于SAEM算法.SAEM算法的运行速度始终快于半参数方法,缺失率较小时,用提出的SAEM算法做线上估计比半参数方法更具有优势. 相似文献
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刘杰 《佳木斯工学院学报》2010,(3):349-351
针对中文机构名实体的识别提出了利用隐马尔科夫统计模型的方法.同时,在此方法的基础上通过构建一元模型来补充识别那些缩写的和没有核心词的机构名,弥补了单一统计模型在机构名实体识别中的不足.实验证明二者相结合的方法能获得较高的准确率和召回率,具有可行性. 相似文献