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基于深度特征提取的句子分类模型研究

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基于深度特征提取的句子分类模型研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-13页
第1章 绪论第13-18页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 相关研究现状第14-16页
  1.3 本文的研究内容第16-17页
  1.4 本文的组织结构第17-18页
第2章 相关理论介绍第18-33页
  2.1 句子表示方法第18-21页
    2.1.1 One-hot表示第18-19页
    2.1.2 Word Embedding表示第19-21页
  2.2 高效的词向量训练方法第21-27页
    2.2.1 word2vec工具第21-25页
    2.2.2 Glove模型第25-27页
  2.3 卷积神经网络第27-30页
    2.3.1 卷积神经网络概述第27-28页
    2.3.2 卷积和池化第28-30页
  2.4 循环神经网络第30-32页
    2.4.1 传统循环神经网络第30-31页
    2.4.2 长短期记忆网络第31-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于强化语义特征提取的卷积循环神经网络句子分类模型第33-44页
  3.1 研究概述第33页
  3.2 强化语义特征提取第33-39页
    3.2.1 词序列选取第34-35页
    3.2.2 词向量聚类第35-37页
    3.2.3 卷积核构造第37-39页
  3.3 门控循环单元网络第39-40页
  3.4 句子分类模型SCRNN第40-43页
  3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于强化语义特征提取的双路神经网络句子分类模型第44-52页
  4.1 研究概述第44-45页
  4.2 句子分类模型DouSCRNN第45-49页
  4.3 句子分类模型DouSCNN第49-51页
  4.4 本章小结第51-52页
第5章 实验与结果分析第52-64页
  5.1 实验背景第52-54页
    5.1.1 数据集第52页
    5.1.2 实验环境第52-53页
    5.1.3 实验设置第53-54页
    5.1.4 评价指标第54页
  5.2 实验结果与分析第54-63页
    5.2.1 词序列选取比例对句子分类模型泛化能力的影响第54-55页
    5.2.2 强化语义特征提取对句子分类效果的影响第55-56页
    5.2.3 双路神经网络对句子分类效果的影响第56-58页
    5.2.4 循环神经网络对句子分类效果的影响第58-60页
    5.2.5 句子分类模型运行时间对比第60-61页
    5.2.6 与其他句子分类模型的比较第61-63页
  5.3 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
参考文献第66-71页
作者简介及科研成果第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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