事件识别是信息抽取的重要基础.为了克服现有事件识别方法的缺陷,本文提出一种基于深度学习的事件识别模型.首先,我们通过分词系统获得候选词并将它们分为五种类型.然后选择六种识别特征并制定相应的特征表示规则用来将词转化为向量样例.最后我们通过深度信念网络抽取词的深层语义信息,并由Back-Propagation(BP)神经网络识别事件.实验显示模型最高F值达85.17%.同时,本文还提出了一种融合无监督和有监督两种学习方式的混合监督深度信念网络,该网络能够提高识别效果(F值达89.2%)并控制训练时间(增加27.50%).
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上传时间： 2022-09-12
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上传时间： 2022-09-05
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资源简介：基于无线传感器网络检测系统的学术论文以供大家参考
上传时间： 2021-11-20
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上传时间： 2021-09-29
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上传时间： 2021-10-02
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上传时间： 2021-10-06
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资源简介：随着科学技术的迅速发展和人们生活水平的提高，家居设备越来越多，也越来越先进，智能家居概念也随之走进了人们的生活。在智能家居环境下，火灾监测是必不可少的一项工作。但目前国内外许多火灾监测的研究都侧重于大型场所，因此开发一种经济实用、高效准确的...
上传时间： 2021-11-12
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资源简介：一个关于无线传感器网络的温度检测系统，以供大家参考
上传时间： 2021-11-23
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上传时间： 2021-12-29
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上传时间： 2021-12-31
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上传时间： 2022-01-07
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上传时间： 2022-01-20
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上传时间： 2021-01-15
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上传时间： 2021-02-20
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上传时间： 2021-03-15
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上传时间： 2021-09-10
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上传时间： 2022-09-18
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上传时间： 2021-01-01
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上传时间： 2022-09-10
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上传时间： 2021-01-01
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上传时间： 2022-09-10
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上传时间： 2021-04-22
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上传时间： 2021-02-05
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上传时间： 2021-01-27
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上传时间： 2021-05-23
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上传时间： 2021-05-25
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上传时间： 2021-06-06
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