刘月

作品数：4被引量：34H指数：3
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供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
发文主题：递归记忆网络新闻卷积神经网络文本分类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《西南交通大学学报》《计算机科学与探索》《计算机工程》《计算机测量与控制》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家软科学研究计划教育部科学技术研究重点项目重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
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基于注意力CNLSTM模型的新闻文本分类被引量：20
《计算机工程》2019年第7期303-308,314,共7页刘月 翟东海 任庆宁 
国家自然科学基金(61540060)
结合卷积神经网络(CNN)和嵌套长短期记忆网络(NLSTM)2种模型,基于注意力机制提出一个用于文本表示和分类的CNLSTM模型。采用CNN提取短语序列的特征表示,利用NLSTM学习文本的特征表示,引入注意力机制突出关键短语以优化特征提取的过程。...
关键词：卷积神经网络 特征表示 嵌套长短期记忆网络 注意力机制 文本分类 
基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别被引量：3
《计算机测量与控制》2019年第6期157-162,共6页何子庆 聂红玉 刘月 尹洋 
国家自然科学基金资助项目(61461048);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201805702);四川省科技创新苗子工程资助项目(2018102)
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点;该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗...
关键词：生成式对抗网络 条件模型 Wesserstein距离 梯度惩罚 全局和局部一致性 图像识别 
基于深度学习的文本情感分析并行化算法被引量：4
《西南交通大学学报》2019年第3期647-654,共8页翟东海 侯佳林 刘月 
国家自然科学基金资助项目(61540060);科技部国家软科学研究计划资助项目(2013GXS4D150);教育部科学技术研究重点项目(212167)
在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码(semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE)文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题.因此,提出采用并行化处理框架,在大训...
关键词：半监督递归自编码 文本情感分析 并行计算 
深度学习算法在藏文情感分析中的应用研究被引量：7
《计算机科学与探索》2017年第7期1122-1130,共9页普次仁 侯佳林 刘月 翟东海 
国家自然科学基金61540060;国家软科学研究计划项目2013GXS4D150;西藏自治区科技厅科学研究项目~~
针对以往进行藏文情感分析时算法忽略藏文语句结构、词序等重要信息而导致结果准确率较低的问题,将深度学习领域内的递归自编码算法引入藏文情感分析中,以更深层次提取语义情感信息。将藏文分词后,用词向量表示词语,则藏文语句变为由词...
关键词：深度学习 情感分析 递归自编码 递归神经网络 
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