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

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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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