基于Att-CBOW模型的术语标准扩充方法
所屬分類(lèi)：技术论文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： CBOW 注意力机制 同义词识别
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文檔介紹：针对传统CBOW模型存在维度灾难、同义词识别率低的问题，提出了一种基于词嵌入和注意力机制的改进模型——Att-CBOW模型，该模型能够更好地捕捉文本中词语之间的语义关系，并提高同义词的辨识度。设计了相关实验，将传统CBOW模型、Skip-Gram模型和Att-CBOW模型应用于某领域文本和现有术语标准中的同义词识别任务，实验结果显示，相较于CBOW模型与Skip-Gram模型，Att-CBOW模型的同义词查出率分别提升8.51%以及18.09%。
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