【摘 要】
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目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型内部神经元特征之间的相关性。针对以上问题,提出一种基于神经元块级别注意力机制的LSTM(long short-term memory)关系抽取方法。将多特征向量相融合作为双向LSTM的输入,采用块级别注意力机制对神经元特征进行注意力计算,通过注意力概率分布对神经元特征进行更新,同时采用批标准化算法对神经元的注意力特征进行优化,获
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目前关系抽取方法中,传统深度学习方法存在长距离依赖问题,并且未考虑模型内部神经元特征之间的相关性。针对以上问题,提出一种基于神经元块级别注意力机制的LSTM(long short-term memory)关系抽取方法。将多特征向量相融合作为双向LSTM的输入,采用块级别注意力机制对神经元特征进行注意力计算,通过注意力概率分布对神经元特征进行更新,同时采用批标准化算法对神经元的注意力特征进行优化,获取双向LSTM模型的输出特征;最后采用句子级别注意力机制对输出特征进行注意力计算,通过softmax分类
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她与土地打了30多年的交道,人们说她是土壤的医生、大地的女儿;她在履职的7个年头里不断把农民的声音带到人民大会堂,用实际行动保护耕地质量。她就是全国人大代表、江苏省盐城市农业科学院副院长秦光蔚。30多年来,秦光蔚一直扎根苏北大地,用智慧和热情深耕脚下的沃土,也把土壤改良的成果装进了农民的口袋。
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