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针对目前自然语言句子匹配方法未能融合公共语义信息以及难以捕获深层次语义信息的问题,提出了一种融合高低层语义信息的自然语言句子匹配算法。该算法首先采用预训练词向量GloVe和字符级别的词向量获取句子P和句子Q的词嵌入表示;其次,使用双向LSTM(long-short term memory)对P和Q进行编码,再初步融合P和Q获取低层语义信息;然后,计算P与Q的双向注意力,拼接得到语义表征,再计算其自注意力获取高层语义信息;最后,采用启发式的融合函数将低层语义信息和高层语义信息进行融合,得到最终的语义表征,使用卷积神经网络预测得到答案。在文本蕴涵识别和释义识别两个任务上评估了该模型。在文本蕴涵识别任务SNLI数据集和释义识别任务Quora数据集上进行了实验,实验结果表明该算法在SNLI测试集上的准确率为87.1%,在Quora测试集上的准确率为86.8%,验证了算法在自然语言句子匹配任务上的有效性。 相似文献
23.
命名实体识别任务是朝鲜语自然语言处理研究过程中最重要的基础任务之一。针对朝鲜语命名实体识别的边界划定不明确和准确率低等问题,该文提出基于Transformer的音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别模型。首先通过BERT预训练模型分别对音节和形态素进行词嵌入;其次使用两种不同的向量融合方法将音节向量和形态素向量相融合,即简单的向量拼接方法和考虑到向量联系与差异的启发式融合方法;最后将融合后的向量作为模型的输入完成命名实体识别任务。实验结果在KLUE公布的朝鲜语命名实体识别数据集中F1值达到了88.78%,相比单一粒度实验提高约3至4个百分点。 相似文献
24.
提出了一种采用两步筛选的混合快速分形编码算法。首先将码本按照矩不变量进行分类,然后寻找给定Range块在所属区间的最好匹配码块,对于匹配误差值大于给定阈值的Range块再进行基于熵值的二次编码。与基于矩不变量的算法比较,该方法在峰值信噪比相同的情况下时间效率提高五倍多,与基于信息熵的算法相比,PSNR值提高近一个分贝。 相似文献
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摘 要:根据Gestalt视觉心理学说,提出了一种新的图像显著区域检测方法。首先,通过不同程度降低双对立颜色或亮度的特征图像对比度来抑制图像中次要特征对应的区域,增强主要特征对应的显著性区域;其次,通过矩阵的最小F-范数确定符合Gestalt视觉心理学的特征图像的合成方案,并利用Gestalt视觉心理学的核心理论来检验和自适应修改组合方案,得到最佳的显著图;最后利用Otsu法对显著图像进行二值化操作来完成图像的分割。实验结果表明,本文算法可以从复杂的自然彩色图像中较为完整地提取并分割显著目标,实验结果与MSRA数据库手工分割结果相一致,在满足实时性需求的基础上能比传统方法更加准确、完整地提取图像的显著性区域。 相似文献
26.
该文基于朴素贝叶斯分类器对朝鲜语文本分类进行了研究。首先,利用基于类别选择的特征选择方法对朝鲜语文本进行特征选择,并使用类TF-IDF估算方法计算权重;其次,构造朴素贝叶斯分类器;最后,利用分类器实现对朝鲜语文本的分类。实验表明,该方法在朝鲜语文本分类中具有较好的效果,为朝汉结合文本分类提供了一定的依据。 相似文献
27.
基于传统的直方图球员分类方法由于缺乏描述图像颜色的空间信息而造成分类误差,而且该方法需要先验的模板信息。为此,本文提出一种基于有向图的足球球员的分类方法。首先,利用HSV模型中主颜色方法提取候选球员,并利用等面积矩形划分策略对图像进行分块;其次,对子块的HSV颜色空间进行量化,并将统计直方图作为颜色特征,然后通过颜色特征计算图像之间的距离,并利用距离矩阵生成对应有向图;最后,通过对有向图的顶点分类实现球员的分类。实验结果表明,本文提出的方法能够在没有先验模板信息的条件下,能够有效地解决处在分类边界上的球员分类问题,获得98.23%的分类正确率,与传统方法相比,具有更好的分类效果。 相似文献
28.
针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和Word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过Word2vec对文档训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到的不同F值,确定了最佳主题数。实验结果表明所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。 相似文献
29.
基于纹理特征的自然图像鉴别方法* 总被引:3,自引:1,他引:3
采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。 相似文献
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