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基于深度学习文本摘要模型技术的研究与应用

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基于深度学习文本摘要模型技术的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 本文的主要研究内容第16-17页
    1.4 本文的结构安排第17-19页
第二章 相关技术介绍第19-31页
    2.1 深度学习第19-25页
        2.1.1 循环神经网络第19-20页
        2.1.2 长短期记忆网络第20-22页
        2.1.3 序列到序列模型第22-23页
        2.1.4 注意力机制第23-25页
    2.2 强化学习第25-26页
    2.3 文本表示第26-30页
        2.3.1 WORD2VEC第26-28页
        2.3.2 GLOVE第28-29页
        2.3.3 ELMO第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 基于改进注意力的文本摘要模型第31-53页
    3.1 文本摘要模型整体结构第31-32页
    3.2 文本特征抽取第32-41页
        3.2.1 重排列语言模型第33-34页
        3.2.2 转换器第34-40页
        3.2.3 双流自注意力第40-41页
    3.3 改进注意力第41-42页
        3.3.1 历史缓存注意力第41-42页
        3.3.2 差异注意力第42页
    3.4 指针生成器网络第42-43页
    3.5 损失函数第43-45页
    3.6 实验与结果分析第45-52页
        3.6.1 数据集第45页
        3.6.2 数据预处理第45-46页
        3.6.3 评价方法第46-48页
        3.6.4 实验环境第48页
        3.6.5 实验参数第48-49页
        3.6.6 实验结果分析第49-52页
    3.7 本章小结第52-53页
第四章 文本摘要生成系统的设计与实现第53-69页
    4.1 需求分析第53-54页
        4.1.1 功能性需求第53页
        4.1.2 非功能性需求第53-54页
    4.2 系统设计第54-57页
        4.2.1 系统软件体系结构第54-55页
        4.2.2 系统业务分层第55页
        4.2.3 系统技术架构第55-56页
        4.2.4 系统功能架构第56-57页
    4.3 详细设计第57-60页
        4.3.1 文本预处理模块第57-58页
        4.3.2 文本特征提取模块第58页
        4.3.3 文本摘要生成模块第58-59页
        4.3.4 信息交互模块第59页
        4.3.5 系统管理模块第59-60页
    4.4 关键模块具体实现第60-63页
        4.4.1 文本预处理模块第60-61页
        4.4.2 文本特征提取模块第61-62页
        4.4.3 文本摘要生成模块第62-63页
    4.5 系统展示与测试第63-68页
        4.5.1 系统环境和工具第63-64页
        4.5.2 功能测试第64-66页
        4.5.3 性能测试第66-67页
        4.5.4 功能展示第67-68页
    4.6 本章小结第68-69页
第五章 全文总结与展望第69-71页
    5.1 全文总结第69页
    5.2 后续工作展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士学位期间取得的成果第77页

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