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高望

作品数:12 被引量:18H指数:2
供职机构:武汉大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 8篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 5篇主题模型
  • 5篇抽取
  • 4篇主题
  • 4篇主题抽取
  • 3篇文本
  • 3篇向量
  • 2篇音乐
  • 2篇音乐软件
  • 2篇语法
  • 2篇语法规则
  • 2篇知识表示
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇双目
  • 2篇自动生成
  • 2篇网络
  • 2篇文案
  • 2篇文本主题
  • 2篇相似词
  • 2篇连贯

机构

  • 12篇武汉大学

作者

  • 12篇高望
  • 9篇彭敏
  • 6篇胡刚
  • 4篇谢倩倩
  • 3篇谢倩倩
  • 2篇章文
  • 2篇田纲
  • 2篇陈典
  • 1篇黄佳佳
  • 1篇黄济民
  • 1篇朱佳晖

传媒

  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 4篇2019
  • 2篇2018
  • 2篇2016
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种基于双目深度感知的车辆可行驶区域计算方法
本发明提供了一种基于双目深度感知的车辆可行驶区域计算方法,通过检测出关键目标的类别以及其运动行为,再结合一些车辆驾驶规则中的先验知识,定义相关目标与自身车辆的行驶之间的相互影响规则,再根据这些影响规则计算出场景中的每个占...
田纲彭敏陈典章文高望张一晗应称
文献传递
一种语义强化主题模型及主题演化分析方法
本发明公开了一种语义强化主题模型及主题演化分析方法,语义强化主题模型通过将条件随机场融入关联主题模型,利用词向量的语义强化特质提高相似词归属到同一主题的概率,并利用下上文相关词剔除噪声,从而有效增强主题抽取的语义连贯性。...
高望胡刚韩玮光谢倩倩李冬
文献传递
一种基于词向量增强的短文本主题抽取方法
本发明涉及一种基于词向量增强的短文本主题抽取方法,具体涉及了一种新的短文本主题抽取模型,称为CRFTM(Condition Random Field regularized Topic Model)。首先,本发明设计了一...
彭敏高望胡刚谢倩倩李冬
文献传递
一种语义强化主题模型构建方法及主题演化分析方法
本发明公开了一种语义强化主题模型构建方法及主题演化分析方法,语义强化主题模型通过将条件随机场融入关联主题模型,利用词向量的语义强化特质提高相似词归属到同一主题的概率,并利用下上文相关词剔除噪声,从而有效增强主题抽取的语义...
高望胡刚韩玮光谢倩倩李冬
一种基于词向量增强的短文本主题抽取方法
本发明涉及一种基于词向量增强的短文本主题抽取方法,具体涉及了一种新的短文本主题抽取模型,称为CRFTM(Condition Random Field regularized Topic Model)。首先,本发明设计了一...
彭敏高望胡刚谢倩倩李冬
文献传递
一种基于词移距离结合词向量的音乐文案生成方法
本发明公开了一种基于词移距离结合词向量的音乐文案生成方法,首先从音乐软件网站爬取歌曲的歌词文本、评论文本;然后对歌词文本、评论文本进行分词处理;接着对分词中得到的词语进一步使用向量化表示,获取词语的向量分布表示;计算歌曲...
彭敏王维川胡刚金志欢高望
文献传递
一种基于词移距离结合词向量的音乐文案生成方法
本发明公开了一种基于词移距离结合词向量的音乐文案生成方法,首先从音乐软件网站爬取歌曲的歌词文本、评论文本;然后对歌词文本、评论文本进行分词处理;接着对分词中得到的词语进一步使用向量化表示,获取词语的向量分布表示;计算歌曲...
彭敏王维川胡刚金志欢高望
文献传递
面向短文本流的主题演化分析研究
随着互联网的快速发展,微博、电子商务、论坛、微信等网络平台已经得到了广泛的应用,这些网络平台所产生的短文本信息都以数据流的形式动态产生和实时更新。快速演化的短文本数据流使得我们迫切需要一种行之有效的分析工具来实时监测短文...
高望
关键词:主题抽取主题模型压缩感知
基于带注意力机制CNN的联合知识表示模型被引量:4
2019年
知识表示学习在自然语言处理领域获得了广泛关注,尤其在实体链指、关系抽取及自动问答等任务上表现优异。然而,大部分已有的表示学习模型仅利用知识库中的结构信息,无法很好地处理新的实体或关联事实极少的实体。为解决该问题,该文提出了引入实体描述信息的联合知识表示模型。该模型先利用卷积神经网络编码实体描述,然后利用注意力机制来选择文本中的有效信息,接着又引入位置向量作为补充信息,最后利用门机制联合结构和文本的向量,形成最终的联合表示。实验表明,该文的模型在链路预测和三元组分类任务上与目前最好的模型性能相近。
彭敏姚亚兰谢倩倩高望
关键词:卷积神经网络
基于带注意力机制CNN的联合知识表示模型
知识表示学习在自然语言处理领域获得了广泛关注,尤其在实体链指、关系抽取及自动问答等任务上表现优异.然而,大部分已有的表示学习模型仅利用知识库中的结构信息,无法很好地处理新的实体或关联事实极少的实体.为解决该问题,本文提出...
彭敏姚亚兰谢倩倩高望
关键词:卷积神经网络
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