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摘要:
在亚马逊零售市场上,正常用户的评论对其他客户有帮助,但还有一些机器人和垃圾账户有意进行大量评论,以提高特定产品的星级,或降低其竞争对手的星级。本文构建了一种新颖的神经网络结构,并设计了有效的损失函数。异构数据在神经网络内部进行训练,具有高速、自动化程度和准确的优点,该模型成功拣选出了信息量较大的评论。本模型同样具有局限性,由于随机初始化,在某些情况下神经网络会陷入一种懒惰状态,使大多数类别的评论几乎具有相同的权重,并通过少量的极端数据造成一种全局多样性的错觉。
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文献信息
篇名 适用异质数据无监督学习的多触端神经网络
来源期刊 中国航班 学科 航空航天
关键词 多触端神经网络 无监督学习 自然语言处理
年,卷(期) zghb_2020,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 0214-0215
页数 2页 分类号 V
字数 语种
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 瞿一鸣 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
多触端神经网络
无监督学习
自然语言处理
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
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旬刊
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