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为了捕捉自传体记忆，提出了一种针对自传体记忆的计算AM模型.模型为3层网络结构.底层由5W1H构成的特定事件知识进行编码，提供检索线索；中间层通过关联特定事件知识对事件进行编码；顶层通过关联相关事件对事件集进行编码.按照自下而上的记忆搜索过程，AM模型可以分别在中间层和顶层识别相应的事件和事件集，同时，还能通过规则记忆检索过程模仿人在回忆中漫游的现象.基于一组数据集的实验结果表明，模型不仅具有鲁棒的、灵活的记忆检索，而且相较于普遍采用的基于关键字的查询方法记忆检索模型，对含噪记忆检索线索有更好的响应性能，还能够模仿回忆中的漫游现象. 相似文献
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为了捕捉自传体记忆,提出了一种针对自传体记忆的计算AM模型.模型为3层网络结构.底层由5W1H构成的特定事件知识进行编码,提供检索线索;中间层通过关联特定事件知识对事件进行编码;顶层通过关联相关事件对事件集进行编码.按照自下而上的记忆搜索过程,AM模型可以分别在中间层和顶层识别相应的事件和事件集,同时,还能通过规则记忆检索过程模仿人在回忆中漫游的现象.基于一组数据集的实验结果表明,模型不仅具有鲁棒的、灵活的记忆检索,而且相较于普遍采用的基于关键字的查询方法记忆检索模型,对含噪记忆检索线索有更好的响应性能,还能够模仿回忆中的漫游现象. 相似文献
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