論文札記之 - A Latent Semantic Model with Convolutional-Pooling Structure for Information Retrieval...
前言 在統計自然語言處理任務中，最基礎也是最關鍵的一步是將人能夠理解的文本編碼爲機器能夠計算的向量，並且在編碼過程中，儘量保留原有的語法和語義特徵。語法特徵包括詞法：形容詞，動詞，名詞等；句法：主謂賓，定狀補；語義角色：如施事、受事、與事。語義特徵則是需要結合上下文推到出的文本真正的含義，對歧義句式進行更嚴格的分化，可以解釋某些同形格式產生歧義的原因。這篇 paper 討論的是如何利用卷積
相關文章
- 1. Deep Learning for Information Retrieval
- 2. 《A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features》論文筆記
- 3. 論文導讀｜《Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model》
- 4. 【論文筆記】Semantic Localization through Propagation of Scene Information in a Hierarchical Model
- 5. 論文筆記RLSD-Regional Latent Semantic Dependencies
- 6. Latent semantic analysis note(LSA)
- 7. 【論文理解】Clothing Retrieval with Visual Attention Model
- 8. 論文筆記：ReSeg: A Recurrent Neural Network-based Model for Semantic Segmentation
- 9. A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems
- 10. 論文淺嘗 | Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification
- 更多相關文章...
- • Scala for循環 - Scala教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Deep Learning for Information Retrieval
- 2. 《A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features》論文筆記
- 3. 論文導讀｜《Exploiting Rich Syntactic Information for Semantic Parsing with Graph-to-Sequence Model》
- 4. 【論文筆記】Semantic Localization through Propagation of Scene Information in a Hierarchical Model
- 5. 論文筆記RLSD-Regional Latent Semantic Dependencies
- 6. Latent semantic analysis note(LSA)
- 7. 【論文理解】Clothing Retrieval with Visual Attention Model
- 8. 論文筆記：ReSeg: A Recurrent Neural Network-based Model for Semantic Segmentation
- 9. A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems
- 10. 論文淺嘗 | Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification