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基于膨胀卷积神经网络模型的中文分词方法 下载：26 浏览：257

王星 李超 陈吉 《中文研究》 2019年3期

摘要:
目前，许多深度神经网络模型以双向长短时记忆网络结构处理中文分词任务，存在输入特征不够丰富、语义理解不全、计算速度慢的问题。针对以上问题，该文提出一种基于膨胀卷积神经网络模型的中文分词方法。通过加入汉字字根信息并用卷积神经网络提取特征来丰富输入特征；使用膨胀卷积神经网络模型并加入残差结构进行训练，能够更好理解语义信息并提高计算速度。基于Bakeoff 2005语料库的4个数据集设计实验，与双向长短时记忆网络模型的中文分词方法做对比，实验表明该文提出的模型取得了更好的分词效果，并具有更快的计算速度。

局部加权最小二乘回归的重叠子空间聚类算法 下载：82 浏览：494

邱云飞1 费博雯2 刘大千3 《人工智能研究》 2018年4期

摘要:
针对大多数子空间聚类方法处理非线性数据时聚类效果不理想、不同子空间数据相似性较高及聚类发生错误时无法及时校验的问题,提出局部加权最小二乘回归的重叠子空间聚类算法.利用K近邻思想突出数据的局部信息,取代非线性数据结构,通过高斯加权的方法选择最相似的近邻数据点,得到最优表示系数.然后使用重叠概率模型判断子空间内数据的重叠部分,再次校验聚类结果,提高聚类准确率.在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验表明,文中算法能够取得较理想的聚类结果.
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