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网络知识资源深层表示学习模型研究

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网络知识资源深层表示学习模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-17页
  1.1 引言第11-13页
  1.2 网络知识资源表示研究背景第13页
  1.3 文本表示与命名实体识别研究现状第13-15页
  1.4 本文研究内容与主要工作第15-16页
  1.5 本文的组织结构第16-17页
第2章 网络知识资源的表示方法第17-26页
  2.1 常见文本表示方法第17-18页
    2.1.1 向量空间模型第17-18页
    2.1.2 基于主题模型的文本表示方法第18页
  2.2 深度学习相关理论与发展第18-21页
    2.2.1 深度置信网络第19页
    2.2.2 栈式自动编码器第19-20页
    2.2.3 卷积神经网络第20-21页
  2.3 词向量相关理论与发展第21-22页
  2.4 Word2vec词向量第22-25页
    2.4.1 Skip-Gram模型第23-24页
    2.4.2 CBOW连续词袋模型第24-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第3章 信息提取与命名实体识别第26-38页
  3.1 信息提取技术第26-28页
    3.1.1 信息提取的目标第26-27页
    3.1.2 信息提取技术的发展第27-28页
  3.2 命名实体识别任务第28页
  3.3 领域命名实体识别第28页
  3.4 命名实体识别相关方法第28-31页
    3.4.1 基于规则第29页
    3.4.2 基于词典第29-30页
    3.4.3 基于统计第30-31页
  3.5 条件随机场第31-37页
    3.5.1 条件随机场概述第31页
    3.5.2 模型描述第31-35页
    3.5.3 参数估计第35页
    3.5.4 优化算法第35-36页
    3.5.5 条件随机场解码第36-37页
  3.6 本章小结第37-38页
第4章 算法知识领域实体识别第38-50页
  4.1 领域命名实体识别流程第38-39页
  4.2 实验详细描述第39-47页
    4.2.1 网络知识资源到文档的转化第39-40页
    4.2.2 确定实体与标注方法第40-41页
    4.2.3 语料库生成第41-43页
    4.2.4 构建特征第43-47页
    4.2.5 CRF++模型训练第47页
  4.3 实验结果与分析第47-49页
  4.4 本章小结第49-50页
第5章 网络知识资源深层表示模型第50-65页
  5.1 模型框架第50-51页
  5.2 网络知识资源深层表示的定义第51-53页
  5.3 词向量的训练实验第53-56页
    5.3.1 预处理第53页
    5.3.2 Word2vec词向量训练第53-56页
  5.4 网络知识资源深层表示的生成第56-58页
  5.5 网络知识资源深层表示的应用第58-64页
    5.5.1 网络解题报告的聚类实验第58-62页
    5.5.2 网络解题报告的搜索第62-64页
  5.6 本章小结第64-65页
第6章 结束语第65-66页
  6.1 论文工作总结第65页
  6.2 未来研究工作展望第65-66页
参考文献第66-69页
附录第69-71页
1 汉语词性对照表[北大标准/中科院标准]第69-70页
2 Crf++参数第70-71页
致谢第71页

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