排序方式: 共有9条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1
1.
2.
3.
陈长松 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1987,14(4)
关系数据库出现以后,规范化即成为一个十分重要且十分活跃的领域.不少学者提出了很多关于合成法和分解法的算法.本文总结了规范化方法的原理,指出了合成法和分解法之间的区别,并提出了著名的Bernstein合成算法的一个改进形式,完善了该算法. 相似文献
4.
5.
6.
7.
基于word2vec和LSTM的饮食健康文本分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对饮食文本信息高效分类,建立一种基于word2vec和长短期记忆网络(Long-short term memory,LSTM)的分类模型。针对食物百科和饮食健康文本特点,首先利用word2vec实现包含语义信息的词向量表示,并解决了传统方法导致数据表示稀疏及维度灾难问题,基于K-means++根据语义关系聚类以提高训练数据质量。由word2vec构建文本向量作为LSTM的初始输入,训练LSTM分类模型,自动提取特征,进行饮食宜、忌的文本分类。实验采用48 000个文档进行测试,结果显示,分类准确率为98.08%,高于利用tf-idf、bag-of-words等文本数值化表示方法以及基于支持向量机(Support vector machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)分类算法结果。实验结果表明,利用该方法能够高质量地对饮食文本自动分类,帮助人们有效地利用健康饮食信息。 相似文献
8.
1