This paper presents Aicyber's system for NLPCC 2017 shared task 2. It is formed by a voting of three deep learning based system trained on character-enhanced word vectors and a well known bag-of-word model.


翻译:本文件介绍Aicyber为2017年全国人大常委会共同任务2而建立的系统。 该系统由三个深层学习系统投票形成,该系统受过增强性格的文字矢量培训,并有一个众所周知的词袋模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

CCF自然语言处理与中文计算国际会议(NLPCC)是中国计算机联合会中文信息技术委员会(CCF-TCCI)的年会。NLPCC是一个在自然语言处理(NLP)和中文计算(CC)领域领先的国际会议。它是学术界、工业界和政府的研究人员和实践者分享他们的想法、研究成果和经验,并促进他们在该领域的研究和技术创新的主要论坛。官网链接:http://tcci.ccf.org.cn/conference/2019/
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
94+阅读 · 2019年12月23日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Risk-Aware Active Inverse Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年1月8日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员