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超越碎片化学习语义图示与深度学习 评分:

泛在技术的普及使得信息的获取更加便捷,与之伴随地是信息消费中的碎片化、多任务和浅层读图的现 象。针对这一问题,该文依托于“语义图示”所开展的研究,提出一个有助于提高学习深度的方案——语义图示工具 模型。作为一种帮助学习者达到深层学习的工具,语义图示工具的设计超越碎片化的知识获取方式,为学习者提供系 统而全面的学习支持。该文首先追溯机器学习和教育领域中深度学习的发展;接着在语义图示工具的设计中,借助人 工智能技术,设计专家系统作为后台支持,以实现可视化语义建模、语义推荐以及动态模拟的核心功能,这些功能旨 在通过语义图示帮助学习者做出决策、解决问题,以超越碎片化的信息获取方式;最后,该文以案例的方
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超越碎片化学习_语义图示与深度学习_顾小清

泛在技术的普及使得信息的获取更加便捷,与之伴随地是信息消费中的碎片化、多任务和浅层读图的现 象。针对这一问题,该文依托于“语义图示”所开展的研究,提出一个有助于提高学习深度的方案——语义图示工具 模型。作为一种帮助学习者达到深层学习的工具,语义图示工具的设计超越碎片化的知识获取方式,为学习者提供系 统而全面的学习支持。该文首先追溯机器学习和教育领域中深度学习的发展;接着在语义图示工具的设计中,借助人 工智能技术,设计专家系统作为后台支持,以实现可视化语义建模、语义推荐以及动态模拟的核心功能,这些功能旨 在通过语义图示帮助学习者做出决策、解决问题,以超越碎片化的信息获取方式;最后,该文以案例的方

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基于深度学习的短文本语义相似度计算

基于深度学习的短文本语义相似度计算,通过深度学习的思想计算语义相似度

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深层学习:心智如何超越经验 Deep Learning How the Mind Overrides Experience

Deep Learning: How the Mind Overrides Experience 项目的性质 心理学中,我们忙于对事物进行解释,或多或少会对用以解释的说辞感到乏味。 ——Robert Cummins[1] 在理论化[信息加工]水平,对可观测行为的解释……是由产生这种行为的原始信息加工的程序所提供的。

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深度学习帮助理解文本中的情感语义信息

作为卖家,你可能一直在收集商品评论、微博等UGC信息,期待获得反馈改进服务;作为厂商,你可能更需要具体的主体、属性评价(比如Iphone手机的屏幕/分辨率等偏好),根据这些改进生产进而增进收益。 其实这背后,都是情感语义分析的应用场景,也是很多大数据企业正在努力研发的主题。 但是,靠传统统计机器学习的方法已经不能达到预期效果,这是由于文本来源不同、行业不同都会影响情感偏向,而利用深度机器学习技术却能迎刃而解。 本文分享百分点在情感语义分析的三个进阶历程,尤其是加入人工智能的另一个子领域——自然语言处理后,告诉你“深度学习+NLP”模式为什么能成功。

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用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一, 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵RE;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵RE 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情 感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-sem

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基于深度学习的图像语义提取与图像检索技术研究

将深度学习应用于图像语义特征提取中,提出一种无监督的算法与朴素的基于深度学习的图像标注方法。

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哈尔冰工业大学车万翔老师深度学习与词法句法语义分析

该讲义是哈尔冰工业大学车万翔老师在中国中文信息学会作报告时的讲义

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深度学习语义识别

语义识别

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深度学习NLP入门文档、书籍

深度学习NLP入门数据、文档:机器学习——吴恩达、自然语言处理综述-第三版、神经网络与深度学习、深度学习与词法、句法、语义分析、语义表示学习等等

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语义表示学习-刘知远

清华大学自然语言处理实验室刘知远在中国中文信息学会 第十三届暑期学校 &前沿技术讲习班的PPT语义表示学习

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微博情感分析的深度学习模型

自然语言处理-用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

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基于深度学习的微博情感分析_梁军(共7页)

中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用 SVM、CRF等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性,采用 递归神经网络来发现与任务相关的特征,避免依赖于具体任务的人工特征设计,并根据句子词语间前后的关联性引入情感极性转移模型加强对文本关联性的捕获。该文提出的方法在性能该文提出的方法在性能上与当前采用手工标注情感特征的方法相当,但节省了大量人工标注的工作量。

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深度学习对自然语言语义的无监督学习

深度学习对自然语言语义的无监督学习 一种无监督的语句语义表示学习方法

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keras实现基于语义理解的自动文摘实现

keras实现基于语义理解的自动文摘实现;实现中文文本清洗处理,词向量引入,深度学习实现基于语义理解的中文摘要自动生成。

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基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0

本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0,该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析,用户可以根据需要重新训练或者精调模型。深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择(特征工程),系统所需参数较少(节省内存开销),并且解码速度(实际使用)远远快于其它相似性能的系统。

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语义相似度计算代码

北大万小军老师语义计算课程作业 语义相似度计算代码 写的比较水,参考一下就是了。

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学习TINY语言编译器中的语义分析器

一、实验目的: 通过本次实验,进一步加深对语义分析的理解,学习编译器的语义分析器的编程方法。 二、实验任务: 仔细阅读并测试TINY语言编译器的语义分析器,特别是数据类型检查与推断方法与符号表建立方法。 三、实验内容: (1)符号表处理程序的阅读与注释; (2)类型检查与推论程序的阅读与注释; (3)编译并测试TINY语言的语义分析器。

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超越感觉电子版

《超越感觉》是2010年复旦大学出版社出版的中译图书,作者是美国的文森特·鲁吉罗。

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清华同方超越E500 BIOS文件(同方开机LOGO)

清华同方超越E500 BIOS文件(同方开机LOGO)

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超越感觉:批判性思考指南

美国纽约州立大学德里校区荣誉退休教授,是国际公认的强调思维教学在教育中核心地位的运动先驱。他在大学毕业后曾经担任过四年工程师,主要从事时间和运动研究,致力于改进方法、设备和外观设计,并且进行标准的成本计划分析。这些经验赋予他对于创造性和批判的思考的独特视角,这个视角的基础不仅是认知理论,也在于实际的应用。随后数十年,他一直从事思维教学,写作了20余本著作、数个电视教学节目和数十篇文章。他在批判性思考上的创新性教科书,促进了许多年里思维课程标准的确立。《超越感觉》最初出版于1975年,本书为其第八版。其代表作还有:《思维的艺术》(1984)、《成为批判的思考者》(1989)、《批判地思考伦理问题

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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