![](/images/graphics-bg.png)
Learning Document Semantic Representation with Hybrid Deep Belief Network
المؤلفون المشاركون
Yan, Yan
Yin, Xu-Cheng
Li, Sujian
Yang, Mingyuan
Hao, Hong-Wei
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-03-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
High-level abstraction, for example, semantic representation, is vital for document classification and retrieval.
However, how to learn document semantic representation is still a topic open for discussion in information retrieval and natural language processing.
In this paper, we propose a new Hybrid Deep Belief Network (HDBN) which uses Deep Boltzmann Machine (DBM) on the lower layers together with Deep Belief Network (DBN) on the upper layers.
The advantage of DBM is that it employs undirected connection when training weight parameters which can be used to sample the states of nodes on each layer more successfully andit is also an effective way to remove noise from the different document representation type; the DBN can enhance extract abstract of the document in depth, making the model learn sufficient semantic representation.
At the same time, we explore different input strategies for semantic distributed representation.
Experimental results show that our model using the word embedding instead of single word has better performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Yan& Yin, Xu-Cheng& Li, Sujian& Yang, Mingyuan& Hao, Hong-Wei. 2015. Learning Document Semantic Representation with Hybrid Deep Belief Network. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057730
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Yan…[et al.]. Learning Document Semantic Representation with Hybrid Deep Belief Network. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057730
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Yan& Yin, Xu-Cheng& Li, Sujian& Yang, Mingyuan& Hao, Hong-Wei. Learning Document Semantic Representation with Hybrid Deep Belief Network. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057730
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057730
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)