《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于稠密连接记忆神经网络的文本推理

Text reasoning base on densely connective memory networks

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作者 潘永华,闭应洲,潘怀奇,郑思霞
机构 广西师范学院 计算机与信息工程学院
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摘要 由于传统的端到端记忆神经网络模型特征表示能力不足,无法很好地表示各个记忆之间的联系,导致其在数据集bAbI中的位置推理和路径查找问题正确率不高。针对此问题,提出了一种结合稠密连接和多层感知机的记忆神经网络。该模型利用稠密连接与全连接层获取关系特征,增强了模型的特征表示能力。利用bAbI数据集对模型进行推理正确率的评估,实验结果表明,与传统的记忆神经网络以及端到端记忆神经网络相比,该模型能有效提升文本推理的正确率。
关键词 记忆神经网络;稠密连接;文本推理;多层感知机;特征表示
基金项目 广西科技开发项目(桂科AC16380106)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-05-006.html
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中图分类号 TP389.1
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