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Media effects on the dynamics of a stochastic SIRI epidemic model with relapse and Lévy noise perturbation 被引量:5
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作者 Badr-Eddine Berrhazi Mohamed El Fatini +1 位作者 Roger Pettersson Aziz Laaribi 《International Journal of Biomathematics》 SCIE 2019年第3期227-247,共21页
In this paper, we study the dynamic properties of an SIRI epidemic model incorporating media coverage, and stochastically perturbed by a Lévy noise. We establish the existence of a unique global positive solution... In this paper, we study the dynamic properties of an SIRI epidemic model incorporating media coverage, and stochastically perturbed by a Lévy noise. We establish the existence of a unique global positive solution. We investigate the dynamic properties of the solution around both disease-free and endemic equilibria points of the deterministic model depending on the basic reproduction number under some noise excitation. Furthermore, we present some numerical simulations to support the theoretical results. 展开更多
关键词 DYNAMICS Lévy process white noisere LAPSE media coverage
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基于BART噪声器的中文语法纠错模型 被引量:9
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作者 孙邱杰 梁景贵 李思 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期860-866,共7页
在中文语法纠错中,基于神经机器翻译的方法被广泛应用,该方法在训练过程中需要大量的标注数据才能保障性能,但中文语法纠错的标注数据较难获取。针对标注数据有限导致中文语法纠错系统性能不佳问题,提出一种基于BART噪声器的中文语法纠... 在中文语法纠错中,基于神经机器翻译的方法被广泛应用,该方法在训练过程中需要大量的标注数据才能保障性能,但中文语法纠错的标注数据较难获取。针对标注数据有限导致中文语法纠错系统性能不佳问题,提出一种基于BART噪声器的中文语法纠错模型——BN-CGECM。首先,为了加快模型的收敛,使用基于BERT的中文预训练语言模型对BN-CGECM的编码器参数进行初始化;其次,在训练过程中,通过BART噪声器对输入样本引入文本噪声,自动生成更多样的含噪文本用于模型训练,从而缓解标注数据有限的问题。在NLPCC 2018数据集上的实验结果表明,所提模型的F0.5值比有道开发的中文语法纠错系统(YouDao)提高7.14个百分点,比北京语言大学开发的集成中文语法纠错系统(BLCU_ensemble)提高6.48个百分点;同时,所提模型不增加额外的训练数据量,增强了原始数据的多样性,且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 数据增强 中文语法纠错 文本噪声 深度学习 序列到序列模型 BART噪声器
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