（extractive）和理解式摘要（abstractive）。抽取式摘要直接从原文中抽取重要的句子作为摘要句，而理解式摘要则通过对文章进行句法、语义和篇章结构的分析获取文档的意义，再通过自然语言生成得到满足要求的摘要。 基于LDAl4J （Latent
2017-12-14 15:44
，根据中文商品评论文本的特点，从句法分析、词义理解和语境相关等多角度获取词语间的语义关系，然后将其作为约束知识嵌入到主题模型，提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA（semantic relation constr
2018-01-02 14:40
阅读理解任务需要综合运用文本的表示、理解、推理等自然语言处理技术。针对高考语文中文学作品阅读理解的选项题问题，提出了基于分层组合模式的句子组合模型，用来实现句子级的语义一致性计算。首先，通过单个词
2017-12-01 13:38
信息融入到LDA框架中，构建一种主题模型JA-LDA。该模型通过单词与主题间的注意力机制将单词信息和主题信息融合为特征表
2021-03-17 14:14
博和广告型微博，并分别构建LDA主题模型预测短文本对应的主题分布，将主题中的词作为特征扩展的基础；其次，在特征扩展时结合文本类别信息提取背景领域
2017-12-14 14:55
在基于实例的机器翻译中，句子相似度计算是实例匹配的有效机制。该文对基于相同词的句子相似模型作进一步的改进，包括关键词抽取，以及在句子相似度的定义中引入同义词
2008-11-20 15:18
在之前的格物汇文章中，我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析（PCA），了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转，尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大，并且让原数据与新映射的数据在
2019-01-10 13:40
针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题，提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先
2017-12-25 13:55
载量、应用名称、应用分类等。针对推荐粒度过粗和推荐不准确的问题，提出了一种基于潜在狄利克雷分布（ LDA）主题模型的移动应用相似度构建方法。该方法从应用的标签入手，构造应用的主题模型分布矩阵，利用该主题分布矩阵
2017-12-04 09:39
视觉作为人类感知体验的核心部分，已被证明在建立语言模型和提高各种NLP任务的性能方面是有效的。作者认为视觉作为辅助语义信息可以进一步促进句子表征学习。
2022-09-21 10:06
