电信运营商网络投诉工单智能语义稽核技术

本文基于自然语言处理、语义相似度和实体识别等算法,构建了面向网络投诉工单的智能语义自动稽核系统,挖掘回单中自然语言的命名实体、事件和关系,通过特征提取、模型构建、语义泛化和匹配度计算等环节,输出质检所需的语义关键信息,实现对网络投诉工单传统质检方法的智能化提升.同时,本文设计和实施了一种投诉工单专家规则泛化词构建方法,...     

基于深度学习的文本分类研究综述

与传统的机器学习模型相比，深度学习模型试图模仿人的学习思路，通过计算机自动进行海量数据的特征提取工作。文本分类是自然语言处理中的一个重要应用，在文本信息处理过程中具有关键作用。过去几年，使用深度学习方法进行文本分类的研究激增并取得了较好效果。文中简要介绍了基于传统模型的文本分类方法和基于深度学习的文本分类方法，回顾了先进文本分类方法并重点关注了其中基于深度学习的模型，对近年来用于文本分类的深度学习模型的研究进展以及成果进行介绍和总结，并对深度学习在文本分类领域的发展趋势和研究的难点进行了总结和展望。     

基于深度学习的频谱感知研究综述

频谱感知可以提高认知无线电网络的频谱利用率,但传统的频谱感知方法不能在复杂的通信环境中进行快速的频谱感知.因此,借助计算机计算能力的提升,将深度学习应用于频谱感知,以快速、智能地获得感知结果.首先,介绍在频谱感知中应用较为广泛的深度学习模型,包括卷积神经网络、长短期记忆网络和深度强化学习;其次,对近几年基于深度学习频谱...     

基于深度LSTM辅助卷积网络的新型自动调制分类

自动调制分类在无线频谱异常检测和无线电环境感知中将发挥重要作用.随着深度学习算法的突破,调制分类任务可利用神经网络达到前所未有的高分类精确度.文中提出了一种新颖的神经网络,称为长短期卷积深度神经网络(LCDNN).该网络创造性地结合了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和深度网络体系结构的优点.该模型无需...     

基于SWCNN和双向LSTM的文本情感特征分析方法

针对文本句子中语义角色重叠、高维度文本词向量训练中难以收敛等问题,将情感词标签与卷积神经网络相结合,采用结合情感词的卷积神经网络算法,将词语转为情感标签后与词向量拼接再输入卷积神经网络,将输出的特征再与双向长短期记忆神经网络所获取的特征进行融合,最后通过全连接网络输出情感分类结果。实验结果表明,在微博新冠疫情评论情绪数据集上,本研究所提出的算法模型文本情感特征识别精确度达到89.23%,比其他深度学习算法在准确率上至少提高1.95%,而且训练具有更快的收敛速度,能够为文本情感识别提供一种新的思路与方法。     

基于深度学习的网络舆情监测系统研究

随着国内互联网的快速发展,网络舆情监测工作已经成为相关部门、企业工作内容的一部分。构建舆情监测系统可以提前发现舆情危机,及时处理危机公关。文中提出了一个完整的网络舆情监测系统框架,该系统由信息采集层、数据资源层、数据分析应用层和应用服务层4部分组成。该系统首先根据关键词自动采集全网多数门户网站、微博和微信公众号中的数据,包括文章与评论;然后将这些数据进行清洗、分词并过滤停用词,利用Word2Vec模型进行词嵌入,得到矢量化文本;随后再将矢量化的文本导入LSTM深度学习模型中进行情感分析,进一步将数据分为敏感数据、中性数据和非敏感数据;最后将舆情预警信息通过可视化技术显示。文中所提出的网络舆情监测系统可以帮助监管部门及时监测和引导相关舆论,促进社会和谐发展。     

基于深度学习的垃圾邮件文本分类方法

文中旨在研究基于深度学习的垃圾邮件文本分类方法,该方法结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型,通过对邮件文本进行特征提取和分类,能高效、准确地对垃圾邮件进行分类。文中以卷积神经网络和循环神经网络为实验对象,提出了一种垃圾邮件文本分类方法,并在公开数据集上进行了实验。实验结果表明,该方法在垃圾邮件文本分类任务上具有较高的准确率和召回率。     

基于神经进化的深度学习模型研究综述

深度学习研究发展至今已可以胜任各类识别、分类、生成任务,但是对于不同的任务,神经网络的结构或参数不可能只是微小的变化,依然需要专家进行调整.在这样的情况下,自动化地调整神经网络的结构或参数成为研究热点.其中,以达尔文自然进化论为灵感的神经进化成为主要优化方法.利用神经进化优化的深度学习模型以种群为基础,通过突变、重组等...     

基于深度学习的图像分类研究综述

近年来,深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术,而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据,且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求,而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈,成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发,介绍了其发展现状。其次,具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次,对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后,探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。     

基于深度学习的遥感图像分类研究

作为机器学习的分支,深度学习克服了机器学习在提取特征上的弱点,能从海量数据中提取抽象特征.其特征表达能力和泛化能力高,面对海量遥感影像数据也能高效准确的提取特征.遥感影像分类是从提取影像中各类地物特征并归类处理,是遥感影像处理中的关键技术.基于深度学习的遥感图像分类可以弥补传统机器学习分类精度不高、效率低和泛化能力不足...     

深度学习技术在智能图像处理中的应用研究

人工智能已覆盖诸多领域,尤其是在图像处理领域的应用已经十分成熟.作为深度学习典型算法的卷积神经网络在图像处理领域大放异彩,长久以来一直是学术界研究的热点.文章给出了图像处理的概念,简述了卷积神经网络及其在图像处理中所用到的几种典型模型,最后浅谈智能图像处理的未来发展趋势.     

基于NLP和深度学习方法的英文情感分析方法研究

针对现代文化研究中对精确化文本情感分析的需求,文中对自然语言处理(NLP)中的词向量生成与训练方法进行了深入研究.通过采用层次Sotfmax结构,减轻了词向量描述时随着向量维度的增长而引发的矩阵稀疏问题.在该结构的输出层引入负抽样方法,节省训练时间;同时,使用深度卷积神经网络替代该模型中原有的二叉树结构,提升模型的泛化...     

一种基于深度学习的数据预测方法

随着深度学习的发展,基于深度学习的数据预测将发挥至关重要的作用。准确的数据预测结果不仅对系统的调度运行和生产有很大影响,而且有助于提高系统的稳定性和安全性。但在进行多变量时序预测时,传统时间序列方法所预测出的结果误差较大,训练时间也较长。针对以上缺陷,本文使用一种基于深度学习神经网络的多变量时序数据预测方法,该方法基于长短期记忆(LSTM)神经网络,并使用该方法对某地电力负荷值进行预测。通过实验证明本文所提出的方法预测结果较为精准。     

基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类

本文针对现有糖尿病并发症分类研究以统计为主,缺乏有效数学模型的问题,提出了基于深度卷积神经网络的糖尿病并发症分类模型。首先进行数据预处理,将糖尿病数据进行降维和向量化;其次采用深度卷积神经网络对并发症进行分类,并与SVM、决策树、BP神经网络等经典方法进行了对比。实验结果表明,本文提出的基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类模型准确性高于其它模型,能够为糖尿病并发症提供有效地辅助诊断。     

基于深度学习的心电图心律失常分类方法

近些年来因心血管疾病导致的人类死亡人数不断增加,心律失常是心血管疾病发病前的常见症状.为了提高心电图对心律失常分类的效率和准确率,使医生能对心律失常及时地作出诊断和治疗,提出一种基于二维卷积神经网络模型的心律失常分类方法.该方法使用美国麻省理工学院提供的研究心律失常的MIT-BIH数据库来生成实验数据集对网络进行训练和...     

基于深度学习的命名实体识别研究综述

命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类：基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。     

基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究

高分辨率遥感图像,作为卫星及其它航空器拍摄的一种特殊图像类型,不论在军用还是民用领域都具有着极其重要的价值和地位。当前,卫星遥感技术发展迅速,传统的图像识别与分类技术已经不能满足人们对高分辨率遥感图像信息获取的需求。文章在传统图像预处理技术的基础上,结合了深度学习的方法,实现了高分辨率遥感图像的识别与分类。     

基于深度学习的情感分析技术

随着大数据的分析与研究的热潮,深度学习已经成为人工智能技术不可分割的一部分,如自然语言处理,计算机视觉,语音识别等技术的发展都与深度学习息息相关。大量研究表明,深度学习已经成为一种趋势,是人工智能技术不断发展的不竭动力。因此,文章主要对深度学习以及其在自然语言处理中的文本情感分析技术上的研究与应用做一个简单的介绍,首先介绍情感分析和深度学习的概念,然后阐述一下深度学习在情感分析技术上的研究和应用,最后总结一下深度学习对情感分析技术的影响。     

基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型

针对现有深度学习分类方法对稳态视觉诱发电位相位与频率信息利用不充分的问题,该文提出一种用于稳态视觉诱发电位(SSVEP)分类的卷积神经网络模型。该模型以经过快速傅里叶变换后的复向量作为输入,首先对各个导联的实部向量和虚部向量进行卷积,学习相位信息;随后引入空间注意力机制,对判别频率信息进行增强;然后使用2维卷积和最大池化层进一步提取空域和频域信息;最后使用全连接层进行分类。实验结果表明利用该方法在跨受试情况下准确率可达到81.21%,通过在训练集增加标准正弦信号模板准确率可进一步提升至83.17%,相比典型相关分析方法获得了更好的分类效果。