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商品簡介
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本書面向計算機科學、信息科學、認知科學、語言學等專業的本科生、研究生、研究學者或者軟件研發人員, 由淺入深、跨學科地介紹了認知概念信息量、基於認知概念信息增益的文本信息量計算方法、融合認知概念信息權重的全文本信息量計算方法, 一步一步實現了基於認知概念信息量的文本語義相似度的模型。該模型在國際權威測評SemEval 2017STS任務的34個參賽團隊提交81個測評系統中, 總成績在所有參賽團隊中排名第二, 在Track 1數據集上排名第一, 相關模型論文更是被會議評選為“Best of SemEval 2017”。本書模型建立在認知概念網絡基礎上, 計算方法接近人類的思維習慣, 更加符合人工智能初衷。本書模型具有可解釋性, 參數含義十分明確, 易於根據應用領域或場景調優性能, 具有優良的發展前景。本書研究方法另闢蹊徑, 在深度學習大行其道的今天對相關研究人員是不失為一種啟發和補充。
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