在协同过滤算法中，基于评分数据的矩阵分解方法得到广泛应用和发展，但评分数据稀疏性问题影响了该方法的推荐质量。针对此问题，提出一种联合评论文本
2021-04-12 10:33
传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取，对评论文本內容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题，融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进，提出一种对评论文本深度建模的推荐
2021-06-09 15:39
集中于当前所编码的句子，并没有有效地将文档结构知识整合到体系结构中。针对此问题，提出种上下文感知与层级注意力网络的文档分类方法（ CAHAN）。该方法采用分层结构来表示
2021-04-02 14:02
基于注意力机制的新闻文本分类模型
2021-06-27 15:32
基于注意力机制的编解码模型在文本摘要、杌器翻译等序列到序列任务上得到了广泛的应用。在深度学习框架中，深层神经网络能够提取输λ数据不冋的特征表示，因此传统编解码模型中通常堆叠多层解码器来提高模型性能
2021-04-07 11:35
和全局信息。文中针对单标记和多标记情感分类任务，提出一种循环卷积注意力模型（ LSTM-CNN-ATT，LCA）。该模型利用注意力机制融合卷积神经网络（ Convolutional neural network，CNN）的局部信息提取能力和循环神经网络（ Recu
2021-04-14 14:39
针对汽车产品评论文本中出现的多方面性能，提出一种基于多标记学习的汽车评论文本多方面性能识别方法。首先，结合文本挖掘方法，
2017-12-06 17:12
基于注意力机制的跨域服装检索方法综述
2021-06-27 10:33
基于评分矩阵与评论文本的深度学习模型
2021-06-24 11:20
传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程，它们通常从低级语义字符或笔画检测开始，然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本
2021-05-18 15:14
