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随着网络的快速普及,互联网新闻的数量剧增,在这种情况下,如何有效地找到更加符合特定主题的相关报道成为一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,提出了基于关键实体和文本摘要多特征融合的话题匹配算法。首先,使用W2NER模型进行命名实体识别,通过词频、TF-IDF、词的合群性、词词相似度和词句相似度特征,提取关键的实体。其次,使用Pegasus模型进行文本摘要,通过BiLSTM融合关键实体特征与文本摘要特征,得到新闻文本的深层次语义特征。再次,使用交叉注意力机制对待匹配新闻进行特征交互,增进彼此的联系。最后,融合新闻文本的深层次语义特征和文本交互特征,共同参与文本话题匹配的判断。在来自于搜狐的真实数据上进行了不同算法的对比实验,结果表明:所提算法准确率和精确率均与其他算法效果相近,召回率和F1值均有所提升。 相似文献
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针对现有嵌入式Linux终端设备流媒体服务C/S模式的不足,实现了嵌入式Linux终端流媒体服务由C/S模式到B/S模式的改进。解决方法如下:影片参数添加到表单提交参数中,并通过表单提交进行节目点播;嵌入式Linux终端通过监听浏览器行为,截取用户请求信息,判断符合特定表单形式的request行为,并使用本地代码来完成mplayer播放器启动;mplayer接收影片参数,连接流媒体服务器并播放视频。解决了C/S模式下占用资源多、升级维护复杂及用户操作不方便的问题,实现了基于WEB形式的在线流媒体观看。 相似文献
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