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基于标签嵌入和自交互注意力的文本分类算法研究及其应用
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基于标签嵌入和自交互注意力的文本分类算法研究及其应用
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第10-18页
　　　　1.1 研究背景和研究意义第10-11页
　　　　1.2 研究现状及分析第11-14页
　　　　　　　　1.2.1 国内外研究现状第11-13页
　　　　　　　　1.2.2 文本分类方法第13-14页
　　　　1.3 研究内容第14-15页
　　　　1.4 论文组织结构第15-16页
　　　　1.5 本章小结第16-18页
第二章 相关理论第18-22页
　　　　2.1 预训练模型第18页
　　　　2.2 注意力机制第18-19页
　　　　2.3 自交互注意力第19-20页
　　　　2.4 标签嵌入第20-21页
　　　　2.5 本章小结第21-22页
第三章 基于标签嵌入和自交互注意力的文本分类算法研究第22-36页
　　　　3.1 基于双向长短期记忆网络和标签嵌入的文本分类算法改进第22-25页
　　　　　　　　3.1.1 算法流程第22-23页
　　　　　　　　3.1.2 BiLSTM和注意力机制第23-24页
　　　　　　　　3.1.3 词和标签的联合嵌入学习第24页
　　　　　　　　3.1.4 分类学习第24-25页
　　　　3.2 基于标签嵌入和自交互注意力的文本分类算法改进第25-29页
　　　　　　　　3.2.1 算法流程第25-26页
　　　　　　　　3.2.2 自交互注意力机制第26-27页
　　　　　　　　3.2.3 词和标签的联合嵌入学习第27-28页
　　　　　　　　3.2.4 文本分类任务第28-29页
　　　　3.3 实验设计与分析第29-35页
　　　　　　　　3.3.1 数据集和基线模型第29-30页
　　　　　　　　3.3.2 试验参数设置第30页
　　　　　　　　3.3.3 整体分类结果与分析第30-32页
　　　　　　　　3.3.4 标签嵌入的影响第32-34页
　　　　　　　　3.3.5 不同的预训练模型和每一部分的影响第34-35页
　　　　3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于标签嵌入和自交互注意力的文本分类系统应用第36-52页
　　　　4.1 相关技术和理论第36-37页
　　　　　　　　4.1.1 文本数据采集第36-37页
　　　　　　　　4.1.2 系统技术与框架第37页
　　　　4.2 系统设计第37-43页
　　　　　　　　4.2.1 系统概要设计第37-39页
　　　　　　　　4.2.2 系统功能设计第39-41页
　　　　　　　　4.2.3 数据库设计第41-43页
　　　　4.3 系统实现第43-49页
　　　　　　　　4.3.1 浏览器端实现第43-46页
　　　　　　　　4.3.2 服务端实现第46-49页
　　　　4.4 系统测试第49-51页
　　　　　　　　4.4.1 测试环境和方法第49-50页
　　　　　　　　4.4.2 测试结果第50-51页
　　　　4.5 本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
　　　　5.1 全文总结第52-53页
　　　　5.2 未来工作展望第53-54页
参考文献第54-60页
攻读硕士学位期间的主要成果第60-61页
致谢第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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