基于聚合局部鄰居三元組與特征增強注意力的知識圖譜表示
關(guān)鍵詞:語言模型;Transformer;聚合局部鄰居三元組;特征增強注意力
0 引言(Introduction)
近年來,盡管人工智能在諸多任務(wù)上取得了顯著進展,但仍面臨無法真正獲取和理解文本語義信息的問題,其核心問題在于機器缺乏足夠的先驗知識,理解事物的能力還遠(yuǎn)達不到人類的平均水平,這限制了其聯(lián)想和推理能力的發(fā)展。(剩余9598字)
試讀結(jié)束
目錄
- 基于YOLOv8的實時教室人數(shù)...
- 基于語義增強雙編碼器的方面情感...
- 基于多特征融合的汽車用戶需求命...
- 二進制登山隊優(yōu)化算法及其在特征...
- 基于CBAM注意力和聚合-分發(fā)...
- 基于深度學(xué)習(xí)的竹筍細(xì)粒度識別技...
- 基于改進自適應(yīng)閾值及四叉樹的O...
- 基于YOLOv8改進的霧天環(huán)境...
- 基于分區(qū)過濾網(wǎng)絡(luò)的中文簡歷實體...
- 基于改進RRT-Connect...
- 基于聚合局部鄰居三元組與特征增...
- HCI-YOLO:基于改進YO...
- ResNet18在基于傳感器公...
- “校企政行”合作機制下產(chǎn)業(yè)學(xué)院...