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评价对象识别模型与方法研究

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评价对象识别模型与方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 基于规则和无监督方法研究现状第10-11页
    1.2.2 基于时序模型方法研究现状第11-12页
    1.2.3 基于循环神经网络方法研究现状第12-13页
  1.3 问题的难点和本文研究思路第13-14页
  1.4 本文研究内容及结构安排第14-16页
第2章 问题定义及实验数据集第16-21页
  2.1 问题定义第16-18页
  2.2 实验数据集第18-19页
  2.3 评价指标第19-20页
  2.4 本章小结第20-21页
第3章 基于无监督学习的评价对象识别方法第21-39页
  3.1 引言第21-22页
  3.2 评价对象候选集合的生成与过滤第22-30页
    3.2.1 基于频繁项集挖掘的评价对象候选集合生成第22-26页
    3.2.2 基于语义相关度的评价对象过滤第26-30页
  3.3 基于句法分析和二次传播的评价对象识别第30-35页
    3.3.1 基于句法分析的多词评价对象识别第30-33页
    3.3.2 基于二次传播的低频评价对象识别第33-35页
  3.4 实验设计与结果分析第35-38页
    3.4.1 基线方法第35-36页
    3.4.2 实验设置第36页
    3.4.3 实验结果与分析第36-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于时序模型的评价对象识别方法第39-55页
  4.1 引言第39页
  4.2 条件随机场模型介绍第39-46页
    4.2.1 概率无向图模型定义第40-42页
    4.2.2 线性条件随机场模型第42-44页
    4.2.3 条件随机场的基本问题第44-46页
  4.3 特征提取第46-50页
    4.3.1 词层面特征第46-47页
    4.3.2 句法层面特征第47-49页
    4.3.3 外部资源特征第49-50页
  4.4 实验设置与结果分析第50-54页
    4.4.1 基线方法第51页
    4.4.2 实验结果及分析第51-53页
    4.4.3 特征分析实验结果第53-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第5章 基于循环神经网络的评价对象识别第55-74页
  5.1 引言第55页
  5.2 输出感知循环神经网络第55-65页
    5.2.1 模型整体结构第56-58页
    5.2.2 模型损失函数第58-59页
    5.2.3 隐含层结构第59-61页
    5.2.4 前向传播过程第61-62页
    5.2.5 反向传播过程第62-65页
  5.3 实验设置及结果分析第65-73页
    5.3.1 基线方法第65-66页
    5.3.2 实验设置第66-69页
    5.3.3 实验结果及分析第69-72页
    5.3.4 本文所有方法实验结果分析第72-73页
  5.4 本章小结第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-82页
致谢第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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