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基于随机游走的知识表示学习

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基于随机游走的知识表示学习
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第1章 绪论第12-17页
  1.1 研究背景和意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13页
  1.3 本文的研究内容第13-15页
  1.4 本文的组织结构和流程第15-16页
  1.5 本章小结第16-17页
第2章 相关理论及预备知识第17-34页
  2.1 知识图谱技术第17-22页
    2.1.1 知识图谱基本概念第17-19页
    2.1.2 知识表示学习技术第19-22页
  2.2 自然语言处理技术和深度学习第22-29页
    2.2.1 自然语言处理技术第22-23页
    2.2.2 深度学习技术第23-26页
    2.2.3 word2vec模型第26-29页
  2.3 网络表示学习和node2vec模型第29-33页
    2.3.1 网络表示学习第29-30页
    2.3.2 node2vec模型第30-33页
  2.4 本章小结第33-34页
第3章 知识表示学习模型KG2Vec第34-47页
  3.1 现有知识表示学习模型的缺陷第34-35页
  3.2 知识表示学习KG2Vec模型第35-41页
    3.2.1 知识图谱网络的重构第35-36页
    3.2.2 KG2Vec模型中的随机游走算法第36-41页
  3.3 KG2Vec的两种训练模型第41-43页
    3.3.1 KG2Vec中的CBOW模型第42-43页
    3.3.2 KG2Vec中的Skip-gram模型第43页
  3.4 KG2Vec训练算法的优化第43-45页
  3.5 本章小结第45-47页
第4章 实验及结果分析第47-58页
  4.1 实验环境及评价标准第47-50页
    4.1.1 实验环境第47页
    4.1.2 评价标准第47-50页
  4.2 实验流程及结果分析第50-56页
    4.2.1 实验数据集第50页
    4.2.2 实验流程第50-51页
    4.2.3 实验结果及分析第51-56页
  4.3 本章小结第56-58页
第5章 总结与展望第58-60页
  5.1 总结第58页
  5.2 展望第58-59页
  5.3 本章小结第59-60页
参考文献第60-65页
作者简介第65-66页
致谢第66页

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