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基于BERT、CNN和LSTM的联合神经网络用于三元组抽取

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简介：
本研究提出了一种结合BERT、CNN及LSTM的混合模型，专为提升三元组信息抽取效率与精度设计，适用于复杂文本数据处理。 1. 自己添加训练数据，数据格式按照训练测试文件中的格式即可，并自行添加关系信息。 2. 按照文件中列出的项目依赖直接安装环境即可。 3. 启动train.py进行训练。 4. 代码无需更改，由于模型过大，请自行进行训练。

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  • 基于BERT、CNN和LSTM的联合神经网络用于三元组抽取
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    本研究提出了一种结合BERT、CNN及LSTM的混合模型，专为提升三元组信息抽取效率与精度设计，适用于复杂文本数据处理。 1. 自己添加训练数据，数据格式按照训练测试文件中的格式即可，并自行添加关系信息。 2. 按照文件中列出的项目依赖直接安装环境即可。 3. 启动train.py进行训练。 4. 代码无需更改，由于模型过大，请自行进行训练。
     
  • 基于CNN-LSTM的卷积神经网络和长短时记忆结合模型
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    本研究提出了一种融合CNN与LSTM的深度学习架构，旨在提高序列数据处理能力。通过结合两者的优点，该模型在多项任务中表现出色。 新的模型是CNN-LSTM。
     
  • 基于MATLAB的LSTM神经网络
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    本项目利用MATLAB平台开发并实现了一种长短期记忆（LSTM）神经网络模型，致力于解决序列数据预测问题。通过优化参数设置和训练方法，提高了模型对复杂时间序列数据的学习与预测能力。 本资源包含MATLAB代码及LSTM神经网络实现的预测分类功能。在代码中，`numdely` 参数用于指定利用前 `numdely` 个数据点来预测当前的数据点；`cell_num` 表示隐含层的数量；而 `cost_gate` 则是误差阈值设定的一个参数。直接通过命令行输入 `RunLstm(numdely, cell_num, cost_gate)` 即可运行程序。
     
  • 关于CNN、RNN和LSTM神经网络模型的汇报PPT
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    本PPT深入探讨了CNN、RNN及LSTM三种重要的人工智能神经网络模型，分析其原理与应用，并比较各自的优缺点。 该PPT是我对神经网络学习的一部分汇报内容，还有很多不完善的地方，仅供学习参考。具体内容可以参阅我的博客文章。
     
  • 基于CNN-RNN-LSTM的神经网络票房预测模型
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合架构，用于电影票房的精准预测。通过有效捕捉影片特征及时间序列数据中的模式与依赖关系，该模型能够为决策者提供有价值的参考信息。 基于神经网络的电影票房预测模型分析与实现需求（使用PyTorch框架）： 1. 构建至少三种不同类型的神经网络来创建电影票房预测模型，并在相同的Kaggle电影数据集上进行训练和测试，确保预测值与实际值误差范围在-10%到+10%之间。比较各个模型的准确率并进行可视化展示；每个预测模型的准确度需达到80%，并且至少有一个模型能够实现90%以上的准确性。（所用网络包括CNN、RNN和一种自选类型） 2. 使用Kaggle电影数据集作为训练素材，其中的主要特征包含预算（Budget）、票房收入（Revenue）、观众评分（Rating）以及评价数量(totalVotes)等。进行必要的预处理工作后对数据进行可视化分析：探究预算与票房之间的关系、观众打分如何影响票房表现、流行度系数对影片收益的作用、同时考虑预算和评分的综合效应，研究语言选择在电影商业成功中的作用，并考察票房收入分布是否符合正态特性。 3. 对所设计神经网络架构及训练过程进行可视化呈现，以便更好地理解模型的学习动态以及性能变化趋势； 4. 进行特征分析工作。
     
  • 基于PyTorch的TPA-LSTM神经网络
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的TPA-LSTM神经网络模型，旨在提升长短期记忆网络在特定任务上的性能。通过引入时间关联与注意力机制，该模型增强了对序列数据中重要信息的捕捉能力。 TPA 会选择相关变量并赋予权重，利用卷积来捕捉可变的信号模式。注意力机制会对 BiLSTM 的隐含层进行加权求和。这些内容出自论文《Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting》。
     
  • 基于卷积的神经网络(CNN)
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    基于卷积的神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据（如时间序列数据或图像）的人工智能算法。通过利用局部连接和权重共享机制，它能够高效地提取输入数据中的关键特征。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域的一种重要模型，在图像处理与计算机视觉任务中有广泛应用。CNN通过其特有的结构设计有效捕获了图像数据中的空间局部特征，并能进行多层次的特征提取。 1. **CNN基本结构**： - 输入层：通常接收二维图像作为输入，每个像素点代表一个颜色通道上的强度值。 - 卷积层：是网络的核心部分，包含多个卷积核。这些卷积核在输入上滑动执行乘法和加法运算以生成特征图。 - 激活函数：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性因素来增强模型的表达能力。 - 偏置项：每个卷积核都有一个偏置值，用来调整其输出结果。 - 池化层：通常采用最大池化或平均池化的技术降低数据维度并减少计算量的同时保持特征不变性。 - 全连接层：将前面的特征图展平为一维向量，并将其与全连接层相连以进行分类等任务。 - 输出层：根据具体需求，可能使用softmax函数用于多类别分类问题或线性回归模型处理回归预测。 2. **卷积运算**： - 卷积操作是CNN的关键步骤之一。通过卷积核和输入图像的局部区域之间的乘法与加法生成新的特征图。 - 每个卷积核在整个输入上使用相同的参数，即权重共享机制有助于减少网络中的参数数量并降低过拟合的风险。 - 多层深度卷积可以提取不同层次级别的抽象特征。浅层通常用于捕捉局部细节信息，而深层则倾向于捕获更高级别的结构化特征。 3. **池化运算**： - 池化操作的主要目的是减少数据维度以降低计算复杂性，并保持关键的视觉特征。 - 最大池化选择每个子区域中的最大值来保留最具代表性的信息，而平均池法则取该区域内像素值的平均值得到结果。此外还有局部响应归一化（LRN）用于抑制局部神经元激活强度以提高模型泛化能力。 在训练CNN时通常会采用反向传播算法和梯度下降方法优化网络参数来最小化损失函数。实际应用中，CNN经常与其他深度学习技术结合使用如循环神经网络(RNN)处理序列数据或生成对抗网络(GAN)用于图像合成等任务。 许多经典模型例如AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中的成功案例展示了卷积神经网络强大的性能。现今，CNN已被广泛应用于包括但不限于图像分类、目标检测和语义分割等多个领域，并成为人工智能及深度学习技术中不可或缺的一部分。
     
  • CS291K：利用CNN和LSTM神经网络组合模型进行Twitter数据的情感分析
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    本课程项目运用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的方法，深入挖掘并分析Twitter上的用户情绪，通过先进算法捕捉语言背后的情感动态。 该项目旨在扩展我们之前使用简单的前馈神经网络进行情绪分析的工作，并尝试利用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型来对Twitter数据进行情感分析。 安装依赖关系，请运行命令： ``` sudo -H pip install -r requirements.txt ``` 执行代码时，首先在`train.py`文件中更改变量MODEL_TO_RUN为0或1。选择如下选项之一： - 0：使用CNN-LSTM模型。 - 1：使用LSTM-CNN模型。 此外，可以根据需要调整其他参数（如batch大小等）。
     
  • 基于LSTM与CNN结合的深度神经网络在个人信用评分中的应用方法
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    本研究提出了一种融合LSTM和CNN的深度学习模型，用于提升个人信用评分的准确性。该方法能有效捕捉时间序列数据特征及复杂模式，为信贷风险评估提供有力支持。 为了提高信用风险评估的准确性，本段落提出了一种结合长短期记忆（LSTM）神经网络与卷积神经网络（CNN）的深度学习方法来对互联网行业的用户行为数据进行个人信用评分。具体而言，通过编码每个用户的交互记录形成一个包含时间维度和行为特征的矩阵，并利用融合了注意力机制的LSTM模型以及CNN模型提取序列模式及局部细节信息。实验结果显示，在真实世界的数据集中应用该技术方案后，其KS指标与AUC值均超越传统机器学习算法以及其他单一网络架构的表现，表明此方法在个人信用评估领域具有显著的应用潜力和实际价值。