作者：刘文洁; 林磊; 孙承杰语义推理神经网络迁移学习注意力机制集成模型
摘要：主要研究了迁移学习在语义推理理解上的应用。研究尝试将注意力机制应用在迁移学习上,同时也尝试了使用特征和神经网络相结合的集成模型。实验证明神经网络在大规模语料中有丰富的语义向量表示能力,可以成功地应用在目标任务中。研究也分析了在不同时间点迁移模型对目标任务的影响。结果显示,在源任务的准确率达到拐点处迁移效果最好。实验最终证明本文的模型在语义推理方面是有效的。
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《智能计算机与应用》（CN：23-1573/TN）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《智能计算机与应用》定位为“以学术和技术为主，兼顾应用”的学术期刊。本刊密切关注以计算机应用和学术研究为优秀的历史沿革、现状热点及发展趋势，也可集成计算机技术、方法和理论在通信、网络、自动控制等当代热门技术领域的先进应用成果，致力于打造展现计算机技术在多领域、多视角的学术和技术成果、切磋计算机应用经验的期刊交流平台。
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