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1.
提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.  相似文献   
2.
在空气污染大数据预处理的基础上,提出了一个基于深度学习的空气污染物浓度预测平台.该平台架构分为数据采集层、模型层和可视化界面层3个层次,分别实现了数据采集与处理,基于长短期记忆(LSTM)网络模型的污染物浓度预测,以及预测结果可视化的功能,通过对用户个性化模型参数的设置,实现不同时间段污染物浓度时间序列的预测.  相似文献   
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