基于深度学习的图解码依存分析研究进展

来源 :山西大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:whfork
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图解码依存分析方法是一种重要的依存分析方法,优点是解码具有全局最优的特点,能够找到模型意义下的全局最佳依存树.传统图解码依存分析模型大多采用基于特征的线性评分模型,常常需要选取大量的人工特征,这一方面耗时费力,加剧了模型过拟合的风险,另一方面也显著降低了系统的运行效率.同时由于采用子图分解策略,传统图解码分析中的特征提取严重受到子图规模的限制,无法提取具有全局意义的分析特征.深度图解码依存分析研究部分解决了这些问题,本文概要介绍了近年来几个代表性的深度图解码依存分析研究工作,总结了国内外在深度图解码依存分析方面的现状和进展.
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摘要:当今,新课程改革正在不断推进。在我国,教学方式已经发生了重大变革,教学形式已不再为在课堂上以教师讲解为主。大学英语教学也受到越来越多的关注,调查显示,大学生在学习英语时,很少将中国文化体现出来,他们严重忽视了我国文化。因此,本文主要就大学英语教学中的中国文化进行分析,以明确在大学英语教学中渗透中国文化的必要性。  关键词:大学;英语教学;中国文化  在大学英语的教学中体现中国文化是非常重要的
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