基于迁移学习的语义推理网络

• 作者: 刘文洁 孙承杰 林磊
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语义推理 神经网络 迁移学习 注意力机制 集成模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2974字
• 语种: 中文

摘要

主要研究了迁移学习在语义推理理解上的应用.研究尝试将注意力机制应用在迁移学习上,同时也尝试了使用特征和神经网络相结合的集成模型.实验证明神经网络在大规模语料中有丰富的语义向量表示能力,可以成功地应用在目标任务中.研究也分析了在不同时间点迁移模型对目标任务的影响.结果显示,在源任务的准确率达到拐点处迁移效果最好.实验最终证明本文的模型在语义推理方面是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙承杰	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	21	456	8.0	21.0
2	林磊	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	15	219	7.0	14.0
3	刘文洁	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0