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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

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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