机译:Tdbrnn:一种学习用户意图与标准化张量分解和BI-LSTM的法律咨询的方法
School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China;
School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China;
School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China;
School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China;
Normalized tensor decomposition; Bi-LSTM; legal consultation; users' intention;
机译:通过与Bi-LSTM的模式导向的张量分解学习用户对法律咨询的意图
机译:RNRTD:基于关系驱动神经网络的智能方法,对法律案件多重指控判断的限制张力分解
机译:使用双向长期内存(Bi-LSTM),变分模隔离(Bi-LSTM),分析模式分解(VMD)和能量熵方法预测每日储层流入的集合建模方法
机译:通过归一化分解(DBN):利用有效的张量分解的近似函数相关性
机译:通过子张量冲击图和应用于数据和用户焦点的动态性的基于块的张量分解的优化
机译:RnRTD:基于关系驱动神经网络和受限制张量分解的智能方法用于法律案件中的多次控告判决
机译:RNRTD:基于关系驱动神经网络的智能方法,对法律案件多重指控判断的限制张力分解