基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究

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基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究

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基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 传统文本蕴含识别方法研究现状	第11-12页
1.2.2 基于深度学习的文本蕴含识别方法研究现状	第12-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-16页
1.3.1 文本蕴含识别任务的理解	第14-15页
1.3.2 本文的研究思路	第15-16页
1.4 本文的内容安排	第16-17页
第2章基于逻辑回归模型的文本蕴含识别	第17-28页
2.1 引言	第17-18页
2.2 数据集介绍	第18-20页
2.3 基于逻辑回归模型的文本蕴含识别	第20-24页
2.3.1 与模式匹配相关的词汇化特征	第20-22页
2.3.2 句子语义相似度特征	第22-23页
2.3.3 逻辑回归模型	第23-24页
2.4 实验结果与分析	第24-27页
2.4.1 基于EOP平台的文本蕴含识别实验	第24-25页
2.4.2 特征过滤实验	第25-26页
2.4.3 基于逻辑回归模型的实验	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第3章基于句子表示的文本蕴含识别	第28-49页
3.1 引言	第28-29页
3.2 相关深度学习技术	第29-37页
3.2.1 双向LSTM	第29-32页
3.2.2 神经网络激活函数	第32-33页
3.2.3 Dropout原理	第33-35页
3.2.4 早终止策略	第35页
3.2.5 RMSProp优化算法	第35页
3.2.6 暹罗网络结构	第35-36页
3.2.7 常见深度学习框架简介	第36-37页
3.3 基于双向LSTM的句子编码模型	第37-40页
3.3.1 句子预处理及词表构建	第37-38页
3.3.2 未登录词处理	第38-39页
3.3.3 基于双向LSTM的句子表示模型结构	第39-40页
3.4 实验及结果分析	第40-48页
3.4.1 句子表示模块	第40页
3.4.2 句子匹配模块	第40-42页
3.4.3 句子输入模块之输入策略	第42-43页
3.4.4 句子输入模块之词向量	第43-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第4章融合ATTENTION机制的文本蕴含识别	第49-66页
4.1 引言	第49页
4.2 前提假设合并输入的文本蕴含模型	第49-57页
4.2.1 基本模型结构	第49-50页
4.2.2 基于双层双向LSTM的文本蕴含识别	第50-52页
4.2.3 基于卷积神经网络和LSTM的文本蕴含识别	第52-57页
4.3 融合ATTENTION机制的文本蕴含识别	第57-64页
4.3.1 Attention机制	第57页
4.3.2 融合Attention机制的前提假设合并输入模型	第57-61页
4.3.3 融合Attention机制的句子表示模型	第61-64页
4.4 多模型投票策略	第64-65页
4.5 本章小结	第65-66页
结论	第66-68页
参考文献	第68-74页
附录A	第74-75页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第75-77页
致谢	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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