化工事故新闻特征提取 BLSTM-Attention 文本分类

基于BLSTM-Attention神经网络模型的化工事故分类

为了更准确地提取文本特征并提高化工事故分类的准确性，该文提出了一种基于Attention机制的双向LSTM （BLSTM-Attention）神经网络模型对化工新闻文本进行特征提取并实现文本分类.BLSTM-Attention神经网络模型能够...

基于BiLSTM-Attention实现中文文本分类任务

标签：深度学习 pytorch 人工智能

这篇论文发表于ACL2016，和《Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network》一样是关系分类领域经典的论文之一，引入了attention+BiLSTM的结构进行关系分类任务，同时不使用位置向量，而是通过...

Mutli-Head Attention 和 Self-Attention 的区别与联系

标签：人工智能深度学习自然语言处理

最近在阅读论文的过程中接触到了Multi-Head Attention的结构，脑子里的第一反应是都叫Attention，那Mutli-Head Attention 和 Self-Attention 之间是什么关系呢？在网上查阅资料，记笔记，总结一下。首先，简单介绍...

基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取

标签：条件随机域 CRF模型

该方法对文本分析后加标注，确定文本特征集，采用有限内存拟牛顿迭代方法L—BFGS算法估计CRF模型参数，根据训练学习得出的模型，实现科研论文数据集头部文本信息的抽取。实验结果表明，使用CRF模型的抽取准确率达到...

Multi-modal speech emotion recognition using self-attention mechanism and multi-scale fusion framwor

标签：深度学习语音情感识别论文笔记

《基于自注意机制和多尺度融合框架的多模态语音情感识别》(Multi-modal speech emotion recognition using self-attention mechanism and multi-scale fusion framework)

基于Attention机制的Bi-LSTM关系抽取(分类)读书报告

标签： NLP Attention BiLSTM

本人DL4NLP课程作业，摘录于此，拒绝转载，...于是找了相关的论文进行阅读，这里总结一下Peng Zhou等发表在ACL2016的一篇论文《Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Clas...

文本识别——STAR-Net阅读笔记

标签：笔记 ocr 论文阅读

特征提取器建立在残差卷积块之上的，具有非常深的卷积层和一个循环层BLSTM；在连接时间分类CTC的非参数化监督下进行优化。将空间注意机制与残馀卷积块相结合，我们的STAR-Net是用于场景文本识别的最深的端到端可训练...

NLP-信息抽取-关系抽取-2016：Attention-BiLSTM实体关系分类器【基于双向LSTM及注意力机制的关系分类】...

标签：自然语言处理深度学习神经网络

《原始论文：Attention-based bidirectional long short-term memory networks for relation classification》

OCR 上git上star比较多的项目

一、git上star比较多的项目 https://github.com/tmbdev/ocropy 2.https://github.com/YCG09/chinese_ocr 3.https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 4.https://github.com/chineseocr/darknet-ocr ...

基于误差提取的迭代文本识别的框架及其在看不见的字符序列上的应用

标签：视觉文本识别误差提取迭代框架跨模态变分自动编码器不相交设置计算机视觉应用

14950向看不见的方向：基于误差提取的迭代文本识别Ayan Kumar Bhunia1 Pinaki Nath Chowdhury1，2 Aneeshan Sain1，2 Yi-Zhe Song1，21SketchX，CVSSP，英国萨里大学。2iFlyTek-萨里人工智能联合研究中心{a.bhunia，...

【2020】基于交互注意力卷积神经网络的中文短文本分类

标签：自然语言处理

文章目录摘要1 引言2 相关工作3 所提方法3.1 嵌入层3.2 特征层...基于词级和字符级特征相结合的方法可以有效地提高短文本分类性能。许多工作将两个级别的特征串联起来，而很少进行处理，这导致了特征信息的丢失。在这

【论文阅读】Attention 机制在脱机中文手写体文本行识别中的应用

标签：神经网络 ocr识别论文

论文信息：作者：王馨悦，董兰芳 ( 中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥230027) E-mail: wxy66@ mail． ustc． edu．...该方法在针对具有语义...中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 1000-1220( 2019)

OCR文本识别之ACE loss论文解读（better than CTC，attention）

标签：深度学习自然语言处理机器翻译

前段时间拜读了微信AI在OCR领域的一篇技术报告，其中有一个文本识别方向挺有意思的实践是在训练识别网络的时候，利用CNN+BLSTM提取文本行的序列特征，同时采用muti-head的结构，在训练时，以CTC为主，Attention ...

OCR入门教程系列（一）：OCR基础导论

标签：深度学习 OCR 文字识别

导读：本系列主要介绍计算机视觉领域OCR...第一篇介绍OCR概念及发展以及相关数据集，其次列出几种常见的OCR文本检测与文本识别技术，文章最后分享几种开源的OCR平台，后续系列文章将继续介绍OCR相关技术及实战演练。

论文翻译-Comparative Study of Attention-based Encoder-Decoder Approaches to Natural STR

标签：深度学习论文翻译

论文翻译-Comparative Study of Attention-based Encoder-Decoder Approaches to Natural Scene Text Recognition 原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8978138/citations 【推荐】相关阅读资料下载：...

Focusing Attention Network（FAN）自然图像文本识别学习笔记

标签： FAN

Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images Author: Zhanzhan Cheng,Fan Bai,Yunlu Xu,Gang Zheng,Shiliang Pu,Shuigeng Zhou ICCV 2017 1.介绍对于一些复杂的或者质量低的...

文本信息常用的关系抽取模型

标签：自然语言处理 lstm 深度学习

利用具有多实例学习的分段卷积神经网络（PCNN）进行远程监督关系提取，在PCNN的方法中，无需复杂的NLP预处理即可自动学习特征。PCNN还成功地在所提出的网络中设计了一个分段最大池层来捕获结构信息，并结合多实例...

Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型

标签： LSTM lstm python

Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型

NLP概述和文本自动分类算法详解

自然语言处理一直是人工智能领域的重要话题，更是 18 年的热度话题，为了在海量文本中及时准确地获得有效信息，文本分类技术获得广泛关注，也给大家带来了更多应用和想象的空间。本文根据达观数据联合创始人张健的...

OCR论文笔记系列（二）: ASTER文字识别

标签：深度学习神经网络 attention

本文主要主要介绍文字识别经典论文ASTER,其主要解决不规则排列文字的文字识别问题，论文为之前CVPR206的paper（Robust Scene Text ... 矫正网络使用STN，识别网络用经典的sequence to sequence + attention......

VQA1-2016-Stacked Attention Networks for Image Question Answering

标签：深度学习

Stacked Attention Networks (SANs)3.1. Image Model3.2. Question Model3.2.1 LSTM based question model3.2.2 CNN based question model3.3. Stacked Attention Networks4. Experiments4.1. Data sets4.2. ...

【文本图像超分辨】Scene Text Image Super-Resolution in the Wild

标签：计算机视觉机器学习人工智能

这篇论文的主要想法就是提出一个专门用来进行文本超分辨的数据集，并且提出了一个专门用来进行文本超分辨的网络。 Scene Text Image Super-Resolution in the Wild 摘要分辨率的文本图像通常出现在自然场景中，如...

2017emnlp---Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis阅读笔记

我们的框架采用多注意机制来捕获距离较远的情绪特征, 从而对不相关信息进行更强的鲁棒性。multiple attentions 的结果与递归神经网络的非线性结合,在处理更多的并发时增强了模型的表达能力。加权记忆机制不仅可以...

文本检测综述（2017 ～ 2021 持续更新）

标签：文本检测

文本检测文本检测综述文本检测传统方法文本检测深度方法目标检测文本检测 1.CTPN（Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network） 2. SegLink（Detecting Oriented Text in ...

NLP概述和文本自动分类算法详解 | 公开课笔记

自然语言处理一直是人工智能领域的重要话题，更是18年的热度话题，为了在海量文本中及时准确地获得有效信息，文本分类技术获得广泛关注，也给大家带来了更多应用和想象的空间。本文...

图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network)

标签： FAN attention focusing networl

图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural ...图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network) 图像文字识别初探(三)-Mask TextSpotterr 图像文字识别初探(四)-- single-shot text det...

【读】关系抽取—（1）Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation ...

这是一篇Relation Classification相关的paper，出自于中科大自动化所 Zhou ，Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification。收录于ACL 2016。目录 Abstract 1 ...

使用svm对光学字符数据进行分类_字符识别OCR原理及应用实现

标签：使用svm对光学字符数据进行分类零基础入门cv - 街景字符编码识别

字符识别OCR原理及应用实现文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、...

【论文】基于特定实体的文本情感分类总结（PART III）

标签：情感分析 ABSA

0. 写在前面一些ABSA的论文 1. Targeted Aspect-Based Sentiment Analysis via Embedding Commonsense Knowledge into an Attentive LSTM ...