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基于seq2seq的多标签文本类别生成算法

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基于seq2seq的多标签文本类别生成算法
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
变量注释表第15-16页
1 绪论第16-22页
 1.1 研究背景与意义第16-17页
 1.2 多标签文本类别分类算法研究现状第17-18页
 1.3 seq2seq多标签文本类别生成算法研究现状第18-19页
 1.4 主要研究内容及结构安排第19-22页
2 多标签文本类识别算法理论研究第22-36页
 2.1 引言第22页
 2.2 多标签文本类别识别与深度学习第22-27页
 2.3 多标签文本类别分类算法第27-30页
 2.4 多标签文本类别生成算法第30-35页
 2.5 本章小结第35-36页
3 基于命名实体识别和强化学习的seq2seq改进算法第36-49页
 3.1 引言第36页
 3.2 命名实体识别第36-39页
 3.3 Named RL seq2seq算法第39-45页
 3.4 实验结果及分析第45-48页
 3.5 本章小结第48-49页
4 基于判别注意力机制和强化学习的seq2seq改进算法第49-58页
 4.1 引言第49页
 4.2 判别注意力机制第49-50页
 4.3 DRL seq2seq算法第50-54页
 4.4 实验结果及分析第54-57页
 4.5 本章小结第57-58页
5 总结与展望第58-60页
 5.1 总结第58-59页
 5.2 展望第59-60页
参考文献第60-64页
作者简历第64-65页
致谢第65-66页
学位论文数据集第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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