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基于卷积神经网络的中文自动文摘方法

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基于卷积神经网络的中文自动文摘方法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 课题研究的背景及意义第9-10页
  1.2 国内外相关技术研究现状分析第10-13页
    1.2.1 自动文摘相关技术研究现状及分析第10-12页
    1.2.2 深度学习与卷积神经网络研究现状第12-13页
  1.3 本文主要研究内容第13-15页
  1.4 论文的组织与结构第15-16页
第2章 自动文摘技术和深度学习介绍第16-27页
  2.1 引言第16页
  2.2 自动文摘常用相关技术介绍第16-19页
    2.2.1 基于统计的自动文摘方法第16-17页
    2.2.2 基于LSI模型的自动文摘方法第17-18页
    2.2.3 基于LDA主题模型的自动文摘方法第18-19页
  2.3 深度学习模型介绍第19-26页
    2.3.1 词向量和神经概率语言模型第19-21页
    2.3.2 句子向量表示模型第21-22页
    2.3.3 文档向量表示模型第22-23页
    2.3.4 LSTM模型介绍第23-24页
    2.3.5 CNN模型介绍第24-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第3章 中文长文本摘要数据集的构建第27-42页
  3.1 引言第27页
  3.2 数据集的分析第27-29页
  3.3 数据集构建架构设计第29-36页
    3.3.1 媒体微博的自动爬取第30-32页
    3.3.2 网页正文提取过程第32-33页
    3.3.3 数据集去噪第33-34页
    3.3.4 数据集分类第34-36页
    3.3.5 语句相似度计算方法第36页
  3.4 数据标注系统设计第36-41页
    3.4.1 相似语句检索与呈现第39-40页
    3.4.2 系统的改进第40页
    3.4.3 数据标注结果分析第40-41页
  3.5 本章小结第41-42页
第4章 基于卷积神经网络的自动文摘方法第42-56页
  4.1 引言第42页
  4.2 对比方法的介绍第42-46页
    4.2.1 基于TF-IDF统计方法的自动文摘实现第42-43页
    4.2.2 基于LSI和LDA模型的自动文摘实现第43-44页
    4.2.3 基于LSTM模型的自动文摘方法第44-46页
  4.3 基于CNN自动文摘方法的实现第46-55页
    4.3.1 词向量和字向量的构建第46-49页
    4.3.2 基于CNN模型的语句向量表示第49-50页
    4.3.3 CNN方法中两种文档向量表示第50-51页
    4.3.4 基于CNN方法的文本预处理第51-52页
    4.3.5 基于CNN的自动文摘架构第52-55页
  4.4 本章小结第55-56页
第5章 实验评测与结果分析第56-66页
  5.1 实验环境第56页
  5.2 自动文摘评价方法选取第56-57页
  5.3 实验结果对比与分析第57-65页
    5.3.1 其它方法实验结果对比分析第57-60页
    5.3.2 基于CNN方法的实验结果对比分析第60-62页
    5.3.3 CNN方法与其它方法实验结果对比分析第62-65页
  5.4 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第73-75页
致谢第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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