基于迁移学习的语义推理网络

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基于迁移学习的语义推理网络

刘文洁;林磊;孙承杰

【期刊名称】《智能计算机与应用》 【年(卷),期】2018(008)006

【摘 要】主要研究了迁移学习在语义推理理解上的应用.研究尝试将注意力机制应用在迁移学习上,同时也尝试了使用特征和神经网络相结合的集成模型.实验证明神经网络在大规模语料中有丰富的语义向量表示能力,可以成功地应用在目标任务中.研究也分析了在不同时间点迁移模型对目标任务的影响.结果显示,在源任务的准确率达到拐点处迁移效果最好.实验最终证明本文的模型在语义推理方面是有效的. 【总页数】4页(P195-198) 【作 者】刘文洁;林磊;孙承杰

【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391.4 【相关文献】

1.基于语义结构的迁移学习文本特征对齐算法 [J], 卢晨阳;康雁;杨成荣;蒲斌 2.基于迁移学习的语义推理网络 [J], 刘文洁; 林磊; 孙承杰

3.基于语义分割与迁移学习的手势识别 [J], 邢予权; 潘今一; 王伟; 刘建烽


4.基于语义距离的迁移学习算法在消费意图识别上的运用 [J], 彭达;冯超 5.基于标签预留Softmax算法的机器视觉检测鉴别语义分割迁移学习技术 [J], 刘桂雄;黄坚

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