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Supervised Contrastive Learning with Term Weighting for Improving Chinese Text Classification
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作者 Jiabao Guo Bo Zhao +2 位作者 Hui Liu Yifan Liu Qian Zhong 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第1期59-68,共10页
With the rapid growth of information retrieval technology,Chinese text classification,which is the basis of information content security,has become a widely discussed topic.In view of the huge difference compared with... With the rapid growth of information retrieval technology,Chinese text classification,which is the basis of information content security,has become a widely discussed topic.In view of the huge difference compared with English,Chinese text task is more complex in semantic information representations.However,most existing Chinese text classification approaches typically regard feature representation and feature selection as the key points,but fail to take into account the learning strategy that adapts to the task.Besides,these approaches compress the Chinese word into a representation vector,without considering the distribution of the term among the categories of interest.In order to improve the effect of Chinese text classification,a unified method,called Supervised Contrastive Learning with Term Weighting(SCL-TW),is proposed in this paper.Supervised contrastive learning makes full use of a large amount of unlabeled data to improve model stability.In SCL-TW,we calculate the score of term weighting to optimize the process of data augmentation of Chinese text.Subsequently,the transformed features are fed into a temporal convolution network to conduct feature representation.Experimental verifications are conducted on two Chinese benchmark datasets.The results demonstrate that SCL-TW outperforms other advanced Chinese text classification approaches by an amazing margin. 展开更多
关键词 Chinese text classification Supervised Contrastive Learning(SCL) Term Weighting(tw) Temporal Convolution Network(TCN)
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浙江省安吉县次生林数量分类与排序 被引量:1
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作者 张悦 鲁小珍 +4 位作者 袁位高 胡可易 李海涛 沈爱华 张骏 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期66-69,95,共5页
采用典型样方法对浙江省安吉县次生林进行取样,利用82块样地资料对群落进行TWINSPAN等级分类和CCA排序,分析了安吉县次生林的群落类型和结构。结果表明:利用TWINSPAN法,按照不同指示种将乔木层物种划分为10种群落类型。CCA排序结果显示:... 采用典型样方法对浙江省安吉县次生林进行取样,利用82块样地资料对群落进行TWINSPAN等级分类和CCA排序,分析了安吉县次生林的群落类型和结构。结果表明:利用TWINSPAN法,按照不同指示种将乔木层物种划分为10种群落类型。CCA排序结果显示:第1排序轴与海拔呈显著的正相关关系,与枯落物厚度呈负相关,反映了温度和土壤条件的作用;第2排序轴与枯落物厚度、坡度呈正相关,反映了水分、光照条件的作用。 展开更多
关键词 次生林 twInspan分类 CCA排序 环境因子
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“一院多区”的管理困惑与对策 被引量:17
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作者 张振建 胡必富 《现代医院管理》 2015年第3期38-39,92,共3页
湖北医药学院附属随州医院为缓解就诊量大、床位不足的压力,采取托管、兼并、流转、新建等多元化方法,实现了"一院多区"管理模式。分析总结"一院多区"的优点和多院区管理中出现的问题,并探索出一套行之有效的解决... 湖北医药学院附属随州医院为缓解就诊量大、床位不足的压力,采取托管、兼并、流转、新建等多元化方法,实现了"一院多区"管理模式。分析总结"一院多区"的优点和多院区管理中出现的问题,并探索出一套行之有效的解决办法。 展开更多
关键词 一院多区 多院区管理 医联体 信息化 分级诊疗 双向转诊
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基于卷积神经网络的石刻书法字识别方法 被引量:7
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作者 温佩芝 姚航 沈嘉炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期867-872,共6页
针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单... 针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别。实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法。 展开更多
关键词 笔迹识别 特征提取 卷积神经网络 随机参数化修正线性单元 特征融合
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