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语言

  • 404 篇 中文
检索条件"机构=苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息技术重点实验室"
404 条 记 录,以下是61-70 订阅
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一种权重平均值的深度双Q网络方法
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计算机研究与发展 2020年 第3期57卷 576-589页
作者: 吴金金 刘全 陈松 闫岩 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023
深度强化学习算法的不稳定性和可变性对其性能有重要的影响.深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,深度Q网络存在着高估动作值使agent性能变差的问题.尽管深度双Q网络能够缓解高估带来的影响,但是仍... 详细信息
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基于信息交互增强的事件时序关系分类方法
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计算机科学 2020年 第11期47卷 244-249页
作者: 周新宇 李培峰 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
事件时序关系分类任务是信息抽取领域的一个分支,由于其对多个自然语言处理任务具有很好的辅助作用,近年来得到了越来越多的关注。目前,已有的神经网络方法对事件间信息交互的考虑相对缺乏。针对这个问题,提出了一种通过参数共享来增强... 详细信息
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算法设计与分析“三位一体”教学模式探究
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电脑知识与技术 2021年 第4期17卷 138-140页
作者: 吴庭芳 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 苏州大学江苏苏州215006
算法设计与分析是计算机相关专业的核心课程之一,但在课程教学实践中,存在课堂教学方式单一、缺乏实践环节、教学内容未与时俱进等问题。鉴于此,结合算法设计与分析课程的特点和教学经验,从该课程的理论教学、实践教学和自主研学三个方... 详细信息
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一种基于改进向量投影距离的知识图谱表示方法
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计算机科学 2020年 第4期47卷 189-193页
作者: 李鑫超 李培峰 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关... 详细信息
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密度峰值聚类算法综述
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计算机研究与发展 2020年 第2期57卷 378-394页
作者: 陈叶旺 申莲莲 钟才明 王田 陈谊 杜吉祥 华侨大学计算机科学与技术学院 福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 宁波大学信息学院 浙江宁波315211
密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度... 详细信息
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汉语篇章理解研究综述
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软件学报 2019年 第7期30卷 2052-2072页
作者: 孔芳 王红玲 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006
人们理解自然语言通常是在篇章级进行的,随着词汇级及句子级研究的日益成熟,自然语言处理研究的焦点已转向篇章级。篇章分析的主要任务就是从整体上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章。根据不同的篇章分... 详细信息
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运用多层注意力神经网络识别中文隐式篇章关系
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中文信息学报 2019年 第8期33卷 12-19,35页
作者: 徐昇 王体爽 李培峰 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室 江苏苏州215006
中文隐式篇章关系识别是一个具有挑战性的任务,其难点在于如何捕获论元的语义信息。该文提出了一个模拟人类双向阅读和重复阅读过程的三层注意力网络模型(TLAN)用于识别中文隐式篇章关系。首先,使用Self-Attention层对论元进行编码;然后... 详细信息
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基于混合神经网络的实体和事件联合抽取方法
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中文信息学报 2019年 第8期33卷 77-83页
作者: 吴文涛 李培峰 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室 江苏苏州215006
实体和事件抽取旨在从文本中识别出实体和事件信息并以结构化形式予以呈现。现有工作通常将实体抽取和事件抽取作为两个单独任务,忽略了这两个任务之间的紧密关系。实际上,事件和实体密切相关,实体往往在事件中充当参与者。该文提出了... 详细信息
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基于最小二乘的双权重学习法
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计算机科学 2020年 第12期47卷 210-217页
作者: 李斌 刘全 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心 南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012
强化学习是人工智能领域中的一个研究热点。在求解强化学习问题时,传统的最小二乘法作为一类特殊的函数逼近学习方法,具有收敛速度快、充分利用样本数据的优势。通过对最小二乘时序差分算法(Least-Squares Temporal Difference,LSTD)的... 详细信息
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面向国防科技领域的技术和术语识别方法研究
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计算机科学 2019年 第12期46卷 231-236页
作者: 冯鸾鸾 李军辉 李培峰 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 江苏省计算机信息技术处理重点实验室 江苏苏州215006
随着自然语言处理技术的发展,人们越来越重视构建面向国防科技领域的知识图谱。而面向国防科技领域的技术和术语识别是构建该领域技术知识图谱的基础。文中基于该领域的语料库,在技术和术语识别的任务上,探索了子词单元在传统序列标注Bi... 详细信息
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