【 論文を読む 】Deep neural network に 外部知識DB を 参照する補正項 を 組み込むと、少量学習データ でも NLP意味計算精度 アップした件 - Qiita

【 論文を読む 】Deep neural network に 外部知識DB を 参照する補正項 を 組み込むと、少量学習データ でも NLP意味計算精度 アップした件 - Qiita

【 論文を読む 】Deep neural network に 外部知識DB を 参照する補正項 を 組み込むと、少量学習データ...概要を表示 【 論文を読む 】Deep neural network に 外部知識DB を 参照する補正項 を 組み込むと、少量学習データ でも NLP意味計算精度 アップした件MachineLearningDeepLearningrdfNLP自然言語処理 【 関連記事 】 HirofumiYashima Qiita記事（2016/08/17）「【 概念・語彙 意味関係 知識ベース 参照型 word2vec（ GloVe ）】Joint representation 論文 の C＋＋言語 公式実装コード を サンプルデータ で 動かして挙動確認してみた」 ニューラル言語モデル × オントロジー セマンティック知識DB参照モデル 融合のアプローチ が切り開く可能性 （ 文書コーパスから、各トークンの意味表現ベクトルを組成する neural network モデル のアルゴリズムに、外部 知識DBに記述さ

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