Reasoning about Entailment with Neural Attention-學習筆記
Reasoning about Entailment with Neural Attention LSTM可以學習豐富的語句表示，這些語句適合於確定文本含義。LSTM神經網絡很適用於文本蘊含類的任務。 針對識別文本蘊含(RTE)任務提出了一個帶有注意力的神經網絡。文中的模型能夠處理以前提爲條件的假設來推理詞與詞，短語與短語之間的蘊含關係。 文中的整個模型的框架：使用兩個LSTMs（A）識別文本蘊涵
相關文章
- 1. Reasoning about Entailment with Neural Attention
- 2. 【論文筆記】Reasoning about Entailment with Neural Attention
- 3. 《Reasoning about Entailment with Neural Attention》閱讀筆記
- 4. Reasoning about Entailment with Neural Attention 論文總結
- 5. Attention （學習筆記）
- 6. 論文筆記:OpenDialKG:Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graph
- 7. 論文分享 - Reasoning with Memory Augmented Neural Networks for Language Comprehension
- 8. 【閱讀筆記】Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion
- 9. Attention機制學習筆記
- 10. 《Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances》閱讀筆記
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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。
最新文章
- 1. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Reasoning about Entailment with Neural Attention
- 2. 【論文筆記】Reasoning about Entailment with Neural Attention
- 3. 《Reasoning about Entailment with Neural Attention》閱讀筆記
- 4. Reasoning about Entailment with Neural Attention 論文總結
- 5. Attention （學習筆記）
- 6. 論文筆記:OpenDialKG:Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graph
- 7. 論文分享 - Reasoning with Memory Augmented Neural Networks for Language Comprehension
- 8. 【閱讀筆記】Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion
- 9. Attention機制學習筆記
- 10. 《Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances》閱讀筆記