TY - Jour A2 - Hernández-pérez，何塞阿尔弗雷多奥里 - 尹，Haoran Au - Cao，金轩Au - Cao，Luzhe Au - Wang，Guodong Py - 2020 da - 2020/05/21 - 中国紧急事件识别使用conv-RDBIGRU Model SP - 7090918 VL - 2020 AB - 鉴于传统活动识别方法的宽泛，依赖于专家的现场知识，深度神经网络的较长火车时间以及梯度分散的问题，神经网络建议网络联合模型，Conv-RDBIGRU，集成残余结构。首先，文本语料库由Word分割和停止单词处理，并使用Word嵌入来形成字向量矩阵。然后，通过卷积操作提取局部语义特征，通过RDBIGRU提取深层上下文语义特征。最后，通过SoftMax函数激活学习功能，输出识别结果。新颖的工作是我们将剩余结构整合到经常性神经网络中，并结合了这些方法和应用领域。仿真结果表明，该方法提高了中国紧急事件识别的精度和回忆 F-Value比其他方法更好。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7090918 Do - 10.1155/2020/7090918 JF - 计算智能和神经科学PB - Hindawi KW - ER -