| 基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用 |
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| 引用本文： | 李大舟,于广宝,高巍,孟智慧.基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用[J].计算机工程与设计,2021,42(2):449-454. |
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| 作者姓名： | 李大舟 于广宝 高巍 孟智慧 |
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| 作者单位： | 沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;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,山西 太原 030000 |
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| 基金项目： | 辽宁省教育厅科学研究基金项目 ;辽宁省教育厅科学技术研究基金项目 ;辽宁省博士启动基金项目 |
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| 摘 要： | 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 |
Research and application of word-level language model based on time series convolutional network |
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| LI Da-zhou,YU Guang-bao,GAO Wei,MENG Zhi-hui.Research and application of word-level language model based on time series convolutional network[J].Computer Engineering and Design,2021,42(2):449-454. |
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| Authors: | LI Da-zhou YU Guang-bao GAO Wei MENG Zhi-hui |
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