基于注意力机制和双向LSTM的中文事件检测研究.pdf

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简介：
本文探讨了结合注意力机制与双向LSTM模型在中文文本中进行事件检测的有效性，提出了一种新颖的方法来提高事件识别精度。本段落探讨了如何将注意力机制与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合应用于中文事件检测任务，并提出了一种新的模型——ATT-BiLSTM。该方法通过序列标注的方式而非简单的分类问题，提高了处理复杂语言特征的性能。首先，文章定义了事件检测的概念及其在信息抽取领域的重要性，包括识别文本中的事件类型和其内部参数。接着讨论了中文自然语言处理中特有的挑战，如分词过程中可能出现错误分割的情况，这会对准确识别出触发词造成影响。文中还详细解释了序列标注方法与传统分类方法的区别，并强调ATT-BiLSTM模型通过注意力机制来捕获全局特征的重要性以及如何利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）更好地理解文本的上下文信息。实验结果表明，该模型在ACE 2005中文数据集上的表现优于其他现有方法。最后，文章介绍了研究团队成员及机构背景，这有助于读者了解论文的研究基础和学术价值。总之，本段落所提出的ATT-BiLSTM模型不仅为中文事件检测提供了一种新的视角，并且展示了注意力机制与BiLSTM结合在序列标注问题中的有效应用潜力，对后续相关领域的研究具有重要的参考意义。

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基于注意力机制和双向LSTM的中文事件检测研究.pdf

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本文探讨了结合注意力机制与双向LSTM模型在中文文本中进行事件检测的有效性，提出了一种新颖的方法来提高事件识别精度。本段落探讨了如何将注意力机制与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合应用于中文事件检测任务，并提出了一种新的模型——ATT-BiLSTM。该方法通过序列标注的方式而非简单的分类问题，提高了处理复杂语言特征的性能。首先，文章定义了事件检测的概念及其在信息抽取领域的重要性，包括识别文本中的事件类型和其内部参数。接着讨论了中文自然语言处理中特有的挑战，如分词过程中可能出现错误分割的情况，这会对准确识别出触发词造成影响。文中还详细解释了序列标注方法与传统分类方法的区别，并强调ATT-BiLSTM模型通过注意力机制来捕获全局特征的重要性以及如何利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）更好地理解文本的上下文信息。实验结果表明，该模型在ACE 2005中文数据集上的表现优于其他现有方法。最后，文章介绍了研究团队成员及机构背景，这有助于读者了解论文的研究基础和学术价值。总之，本段落所提出的ATT-BiLSTM模型不仅为中文事件检测提供了一种新的视角，并且展示了注意力机制与BiLSTM结合在序列标注问题中的有效应用潜力，对后续相关领域的研究具有重要的参考意义。

基于多头注意力机制和双向LSTM的实体关系分类

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本研究提出了一种结合多头注意力机制与双向LSTM模型的方法，有效提升了实体间关系分类任务的表现。关系分类是自然语言处理领域的一项关键任务，它能够为知识图谱的构建、问答系统以及信息检索等领域提供重要的技术支持。与传统的关系分类方法相比，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种任务中表现出色。然而，现有的大多数模型通常只使用单层注意力机制来提取特征，这导致了其表达能力相对有限。鉴于此，在已有研究的基础上，本段落提出了一种新的改进方案：引入多头注意力机制（Multi-head attention），以期让模型能够从多个表示空间获取句子的多层次信息，并进一步提升其在关系分类任务中的表现。此外，除了现有的词向量和位置向量作为输入外，我们还额外加入了依存句法特征以及相对核心谓语依赖特性。其中，前者包括当前词语与其父节点之间的依存关系值及具体的位置信息等细节内容；后者则有助于模型更好地理解文本的语法结构。通过在SemEval-2010任务8数据集上的实验验证表明：相较于先前的研究成果，本方法能够显著提高深度学习模型的表现。

关于基于注意力机制的CNN-LSTM模型的研究与应用论文.pdf

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本文探讨了结合注意力机制的CNN-LSTM模型在深度学习领域的研究进展及实际应用情况，旨在提升复杂数据序列分析能力。针对时序数据的特点——存在时间序列性和短序列特征的重要性差异性，本段落提出了一种结合注意力机制的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的新预测模型。该模型旨在通过融合粗细粒度特征来实现更准确的时间序列预测。具体而言，这个新模型由两个主要部分构成：首先是一个基于注意力机制的CNN结构，在标准CNN的基础上增加了注意力分支以提取重要的细粒度特征；其次是后端使用的LSTM网络，它利用前面抽取到的细粒度特征进一步挖掘潜在的时序规律，并生成粗粒度特征。实验结果表明，在真实世界中的热电联产供热数据集上应用该模型，其预测性能优于差分整合移动平均自回归（ARIMA）、支持向量回归、纯CNN和LSTM等传统方法。与企业常用的预定量作为预测值的方法相比，新模型在预测缩放误差平均值（MASE）和均方根误差（RMSE）两个关键指标上分别提升了89.64% 和 61.73%，显示出显著的优势。

基于注意力机制的双路径黑烟车辆检测网络.pdf

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本文提出了一种基于注意力机制的双路径网络模型，专门用于提高黑烟车辆的检测精度和效率，旨在解决现有技术中的准确率问题。在当今社会，汽车的广泛使用极大地提升了人们的生活质量，但同时也带来了严重的环境问题。尤其是一些柴油动力车辆排放的黑烟中含有大量的有害物质，成为我国空气质量恶化的主要原因之一。传统的黑烟车辆检测方式依赖于人力，不仅耗时耗力而且效率低下，并且无法实现全面实时监控。随着AI技术的进步和计算机视觉领域的快速发展，利用监控摄像头自动检测黑烟车辆成为了可能。本段落主要探讨了一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测框架——CenterNet在黑烟车辆检测中的应用，并提出一种创新的双分支结构结合注意机制以优化模型性能。CenterNet是一种高效的目标定位和识别工具，然而针对特定特征目标如黑烟车辆而言，其表现仍有改进空间。论文中研究人员首先使用基于ResNet18架构的CenterNet作为基础模型来处理交通监控视频中的黑烟车辆检测任务。随后通过引入注意机制对模型进行优化，并设计了一个双主干网络结构，在此结构下两个分支分别针对黑烟和车辆特征进行特定提取。该注意机制的作用在于让模型更加聚焦于关键信息，提高特征表示的质量，从而提升检测准确性。在双主干网络中，每个分支负责学习一种类型的特性：一个专注于识别黑烟的分支与另一个专注识别车辆本身的分支。通过加权合并这两个分支的特征，在最终阶段利用注意力机制使得结果更为精准。实验结果显示该模型相较于原始CenterNet算法分别提升了2.86和5.7个百分点（平均精度AP分别为92.53%和97.84%），这表明新方法在检测效果上有所提升。这一研究为智能交通监控系统的开发提供了新的思路，有助于提高黑烟车辆的自动检测效率，并减轻环保部门的工作负担。同时该技术对改善空气质量以及保护公众健康具有积极意义。未来的研究可能会进一步优化注意机制并结合其它先进的深度学习技术如Transformer或Deformable Convolution来提升复杂场景下的检测性能。

基于 LSTM 注意力机制的中文新闻文本分类

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本研究提出了一种结合LSTM和注意力机制的方法，用于提升中文新闻文本的自动分类准确率，有效捕捉长距离依赖及关键特征。本段落引入了Attention机制对LSTM模型进行改进，并设计了LSTM-Attention模型。实验环境使用Python3.6.5、TensorFlow 1.12以及Keras 2.2.4。数据集来源于搜狗实验室的搜狐新闻，从中提取出约4GB用于训练中文词向量的中文语料。选取了包括体育、财经、房产、家居、教育、科技、时尚、时政、游戏和娱乐在内的十个类别的新闻数据，每个类别包含5000条新闻，共50000条新闻用以模型训练。验证集由10个类别各500条组成，测试集则为每类1000条。

基于TensorFlow的AttentionLSTM：在LSTM中实现注意力机制

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本研究利用TensorFlow框架，在传统的长短时记忆网络（LSTM）模型基础上引入了注意力机制，有效提升了复杂序列数据处理的能力和效率。在使用TensorFlow实现LSTM时，可以结合注意力模型来提升性能。

基于注意力机制的BiLSTM事件抽取方法

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本研究提出了一种结合注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型，用于提高自然语言处理中的事件自动抽取准确性与效率。事件抽取是自然语言处理中的一个复杂任务，在后续的信息处理环节扮演着关键角色。本段落采用了BiLSTM模型结合Attention层的方法来完成事件触发词的检测，并实现了对事件类别的分类工作。相较于以往的事件检测方法，本研究将这两项任务视为单一的整体过程，从而避免了先期任务可能对后期任务产生的影响。通过神经网络的学习机制以及注意力机制的应用突出关键信息的重要性。在使用MELL语料库进行生物事件抽取实验后发现，该模型不仅具有较高的准确率和召回率，在F1值上也达到了81.66%，超过了以往的方法的性能水平。

基于TPA注意力机制的LSTM时间序列预测（MATLAB）

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本研究采用MATLAB实现，结合TPA注意力机制优化LSTM模型，显著提升时间序列预测精度与效率。使用Matlab绘制图形并提供运行保障的代码，适用于初学者，并包含详细的说明。

YOLOv12：基于注意力机制的实时目标检测算法.pdf

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本文提出了一种名为YOLOv12的目标检测算法，该算法融合了先进的注意力机制，显著提升了模型在实时场景下的准确性和效率。 YOLOv12：以注意力为中心的实时目标检测器是一款先进的目标检测工具，它采用了基于注意力机制的技术来提高检测精度和速度，能够在保持低延迟的同时实现高效的物体识别。

基于Matlab2020b的TPA-LSTM注意力机制LSTM多变量回归预测实现

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本研究利用Matlab 2020b开发了一种结合TPA和LSTM注意力机制的多变量回归预测模型，有效提升了预测精度。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该代码在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 TPA-LSTM/Attention-LSTM是一种多变量回归预测的算法。其中，TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM都是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。