基于Att-CBOW模型的術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)充方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>916 K
標(biāo)簽： CBOW 注意力機(jī)制 同義詞識(shí)別
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文檔介紹：針對(duì)傳統(tǒng)CBOW模型存在維度災(zāi)難、同義詞識(shí)別率低的問(wèn)題,，提出了一種基于詞嵌入和注意力機(jī)制的改進(jìn)模型——Att-CBOW模型,，該模型能夠更好地捕捉文本中詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系，并提高同義詞的辨識(shí)度,。設(shè)計(jì)了相關(guān)實(shí)驗(yàn),，將傳統(tǒng)CBOW模型、Skip-Gram模型和Att-CBOW模型應(yīng)用于某領(lǐng)域文本和現(xiàn)有術(shù)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)中的同義詞識(shí)別任務(wù),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，相較于CBOW模型與Skip-Gram模型，Att-CBOW模型的同義詞查出率分別提升8.51%以及18.09%,。
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