HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التوظيف المزدوج وتصنيف التسلسلات القائمة على شبكات الاعصاب المت convoled لاستخراج الجوانب

Hu Xu Bing Liu Lei Shu Philip S. Yu

الملخص

إحدى المهام الرئيسية في تحليل المشاعر الدقيق لمراجعات المنتجات هي استخراج جوانب أو خصائص المنتج التي عبر المستخدمون عن آرائهم بشأنها. يركز هذا البحث على استخراج الجوانب تحت الإشراف باستخدام التعلم العميق. على عكس النماذج الأخرى المعقدة للغاية للتعلم العميق تحت الإشراف، يقترح هذا البحث نموذج CNN جديد وبسيط يستخدم نوعين من التضمينات المدربة مسبقًا لاستخراج الجوانب: التضمينات العامة والتضمينات الخاصة بال مجال (domain-specific embeddings). بدون استخدام أي إشراف إضافي، حقق هذا النموذج نتائج مفاجئة جيدة، حيث تفوق على الطرق الحالية المعقدة والمتميزة. حسب علمنا، يعتبر هذا البحث الأول الذي يبلغ عن نموذج CNN يستند إلى تضمينات مزدوجة لتحقيق نتائج جيدة للغاية في استخراج الجوانب.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp