研究文章
基于事件树的序列挖掘使用LSTM深度学习模型
图2
图解的结构sequence-to-sequence事件情况的预测。编码器模型输入序列的状态映射到一个固定长度的基于矢量的表示。使用这些输入事件的基于矢量表示为初始状态,译码器模型决定了下一个事件。然而,使用概率计算致密层,不仅事件概率最高的记录,但事件场景预测使用上面每一个预测一个预定义的阈值。StOS和EOS标签标志着start-of-sequence end-of-sequence标签,分别。