安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采...安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。展开更多
句子相似度度量在自然语言处理领域中有着广泛的应用。针对现有的句子相似度计算方法不能充分捕捉句子的语义结构特征信息的问题,提出一种基于字向量和LSTM (long-short term memory,长短期记忆)网络的句子相度计算方法。首先,通过Word2...句子相似度度量在自然语言处理领域中有着广泛的应用。针对现有的句子相似度计算方法不能充分捕捉句子的语义结构特征信息的问题,提出一种基于字向量和LSTM (long-short term memory,长短期记忆)网络的句子相度计算方法。首先,通过Word2Vec模型对中文维基百科语料进行训练,得到中文字向量词典;然后根据字向量词典将句子映射为句向量,并输入LSTM网络,获得句子的特征向量;最后,通过相似度算法计算2个句子特征向量之间的相似度。通过在2个数据集上的试验结果表明,该方法能够提高句子相似度计算的准确性,效果好于传统的语句相似度计算方法和基于词向量的相似度计算方法。展开更多
文摘安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。
文摘句子相似度度量在自然语言处理领域中有着广泛的应用。针对现有的句子相似度计算方法不能充分捕捉句子的语义结构特征信息的问题,提出一种基于字向量和LSTM (long-short term memory,长短期记忆)网络的句子相度计算方法。首先,通过Word2Vec模型对中文维基百科语料进行训练,得到中文字向量词典;然后根据字向量词典将句子映射为句向量,并输入LSTM网络,获得句子的特征向量;最后,通过相似度算法计算2个句子特征向量之间的相似度。通过在2个数据集上的试验结果表明,该方法能够提高句子相似度计算的准确性,效果好于传统的语句相似度计算方法和基于词向量的相似度计算方法。
