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基于神经网络的分词方法 总被引:9,自引:0,他引:9
本文在分析目前自动分词各种方法的基础上, 提出了一种新的神经网络分析方法。这一新方法是以摸拟人脑并行, 分布处理和建立数值计算模型工作的。它将分词知识所分散隐式的方法存入神经网内部。通过自学习和训练修改内部权值, 以达到正确的分词结果。最后给出神经网络自动分词结果。 相似文献
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中文自动分词是中文信息处理中的重要步骤,它是机器翻译、计算机人机接口等诸多中文信息应用领域的基础,因此,对其研究具有重要的理论和现实意义,利用最大匹配法(MM)进行自动分词经实践证明是有效的、可行的汉语分词法。 相似文献
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基于中文文本分类的分词方法研究 总被引:13,自引:1,他引:13
文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本,因此其预备工作分词系统的研究是很有意义的。该文主要提出了一种基于中文文本分类的分词方法,区别于常用的基于字符串匹配等方法,并利用数据库特有的查询技术设计和实现了该分词系统,旨在通过新的分词方法提供更加准确的分词率,同时提高系统实现效率。 相似文献
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音节是缅甸语的最小构词单位。当前主流的基于统计的分词方法效果严重依赖于预先标注的训练样本集规模及人工方式选取特征的质量,然而,缅甸语属于稀缺资源语言,分词语料标注及特征选取面临较大困难。该文提出一种基于卷积神经网络的缅甸语分词方法,首先将缅甸语音节结构特征应用于缅甸语音节词向量特征分布式表示,然后基于卷积神经网络将音节及其上下文的特征进行融合,得到有效的特征表示,并通过深层网络的逐层特征优化自动学习到缅甸语分词的有效特征向量,最后利用softmax分类器来对构成缅甸语词汇的音节序列标记进行预测。实验结果表明,该方法取得了较好的效果。 相似文献
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针对C-均值算法存在的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的C-均值聚类算法。算法首先根据SOM神经网络自动聚类的优点给出聚类数目和各类中心点,然后将结果作为C-均值算法的初始输入进行进一步聚类,从而得到精确的聚类信息。最后通过试验说明该方法比单独的SOM神经网络和C-均值算法有效。 相似文献
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结合聚类思想神经网络文本分类技术研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于神经网络文本分类算法收敛速度慢等缺点,在分析了文本分类系统的一般模型,以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项后,提出了一种基于样本中心的径向基神经网络文本分类算法;并引入了聚类算法的核心思想,改进误差反向传播神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点。实验结果表明,提出的改进算法与传统的BP神经网络分类算法相比,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力,在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果。 相似文献
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The amounts and types of remote sensing data have increased rapidly, and the classification of these datasets has become more and more overwhelming for a single classifier in practical applications. In this paper, an ensemble algorithm based on Diversity Ensemble Creation by Oppositional Relabeling of Artificial Training Examples (DECORATEs) and Rotation Forest is proposed to solve the classification problem of remote sensing image. In this ensemble algorithm, the RBF neural networks are employed as base classifiers. Furthermore, interpolation technology for identical distribution is used to remold the input datasets. These remolded datasets will construct new classifiers besides the initial classifiers constructed by the Rotation Forest algorithm. The change of classification error is used to decide whether to add another new classifier. Therefore, the diversity among these classifiers will be enhanced and the accuracy of classification will be improved. Adaptability of the proposed algorithm is verified in experiments implemented on standard datasets and actual remote sensing dataset. 相似文献
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针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特征图训练深度卷积神经网络(CNN)的方法;首先采用滑动窗口方法和梅尔频率系数对心音信号进行预处理,得到大量未经过精确分割的心音特征图;然后利用深度CNN模型对心音特征图进行训练和测试;根据卷积层间连接方式的不同,设计了 3种深度CNN模型:基于单一连接的卷积神经网络、基于跳跃连接的卷积神经网络、基于密集连接的卷积神经网络;实验结果表明,基于密集连接的卷积神经网络比其他两种网络具备更大的潜力;与其他心音分类算法相比,该算法不依赖于对基本心音的精确分割,且在分类准确率、敏感性和特异性方面均有提升. 相似文献
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基于粒子群优化的深度神经网络分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度. 相似文献
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为了应对大量图像的分类问题,提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题,同时结合基于CUDA架构的cuDNN并行运算策略来提高训练速度和加快分类速度,并且针对深度卷积神经网络易受参数扰动等缺点,引入批量正则化(Batch Normalization)以提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该方法不仅大幅缩短了训练时间同时加快了图像的分类速度,而且进一步降低了图像分类的错误率。 相似文献
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针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好. 相似文献
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肺结节分类是早期肺癌诊断的重要任务。基于深度学习的肺结节分类方法虽然能够取得良好的分类精度,但存在模型复杂和可解释性差的问题。为此,提出了一种基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法。首先,将注意力残差卷积cell作为搜索空间的基本单元,并使用偏序剪枝方法作为搜索策略来构建神经网络架构以搜索3D分类网络,从而达到网络性能和搜索速度的平衡。其次,在网络中构建了多尺度通道和空间注意力模块来提高特征描述和类别推理的可解释性。最后,采用堆叠法将搜索到的网络架构进行多模型的融合,从而获取精准的肺结节良恶性分类预测结果。实验结果表明,在肺结节分类常用数据集LIDC-IDRI上,所提算法与最新肺结节分类算法相比具有较好的分类性能和较快的收敛,且所提算法的特异性和精确率分别达到95.37%和93.42%,能够实现良恶性肺结节的准确分类。 相似文献
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针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。 相似文献