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针对预训练模型BERT在编码文本时,只考虑了文本的序列信息从而只显示地学习了文本的语义信息,但文本的句法结构信息还不能被显示地利用。受知识蒸馏理论的启发,以Teacher-Student框架为模板,提出了Tree-BERT模型将文本的句法结构信息融入到BERT模型中。该模型先使用Tree-LSTM网络学习文本的句法结构信息,然后预测目标领域训练集样本的情感概率分布,也就是样本的情感“软标签”,最后在扩充后的目标领域训练集上微调BERT,提高了BERT在句子级情感分析任务上的准确率。 相似文献
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现代汽轮机控制系统中,汽轮机阀门流量特征管理是通过一组配汽 F(x)来实现的,即汽轮机阀门流量特性 曲线理论上是其流量特征的数值表征,当 DEH 设定的阀门流量特性曲线与实际流量特性一致时,汽轮机才会表现出 良好的性能.但现实生产过程中由于设备安装偏差、通流改造、DEH 改造、运行老化以及检修解体等原因,阀门实 际流量特性与配汽函数中参数设置不一样,造成负荷波动、一次调频品质不合格或机组协调能力不足等问题.而 DCS 系统中每天存储着数以亿计的运行数据,该数据能够真实、客观、全面反映机组运行特性,如果能利用历史数据挖掘 的办法,正确利用这些数据,发挥其作用和潜能,实现利用历史数据分析汽轮机阀门在各种工况下的流量特性,那么优化后的阀门流量特性曲线和实际流量特性更接近一致性,从而使汽轮机表现出良好的控制性能,大大提高负荷的控制精度和一次调频的调节性能. 相似文献
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