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人机对话系统中短文本性别分类及其应用

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人机对话系统中短文本性别分类及其应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-13页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 主要工作第11页
 1.3 论文组织架构第11-13页
第二章 相关研究第13-21页
 2.1 人机对话系统相关研究第13-14页
 2.2 男女语言表达差异性相关研究第14-15页
 2.3 文本分类相关技术研究第15-20页
  2.3.1 文本表示第15-17页
  2.3.2 传统分类算法第17页
  2.3.3 深度学习第17-20页
 2.4 本章小结第20-21页
第三章 带性别特征的人机对话系统第21-28页
 3.1 系统框架第21-22页
 3.2 输入模块第22页
 3.3 语义理解模块第22页
 3.4 对话管理模块第22-25页
  3.4.1 固定域第23-24页
  3.4.2 开放域第24-25页
 3.5 性别判别模块第25-26页
 3.6 输出模块第26-27页
 3.7 总结第27-28页
第四章 文本性别分类模型第28-41页
 4.1 基于CNN的文本性别分类模型第28-32页
  4.1.1 模型结构及超参设置第28-31页
  4.1.2 CNN模型训练第31-32页
 4.2 基于BERT-CNN文本性别分类第32-40页
  4.2.1 BERT-CNN设计思路第32-33页
  4.2.2 BERT模型结构第33-37页
  4.2.3 BERT预训练第37-38页
  4.2.4 BERT-CNN微调第38-40页
 4.3 本章小结第40-41页
第五章 实验结果分析及应用验证第41-55页
 5.1 预训练数据第41-42页
  5.1.1 数据来源第41页
  5.1.2 数据预处理第41-42页
 5.2 分类数据第42-49页
  5.2.1 数据获取第42-44页
  5.2.2 数据预处理第44-45页
  5.2.3 数据标注第45-49页
 5.3 评价标准和实验环境第49-51页
  5.3.1 分类评价标准第49-50页
  5.3.2 实验环境第50-51页
 5.4 结果分析第51-53页
  5.4.1 不同模型的结果对比第51-52页
  5.4.2 标签平滑策略的结果分析第52页
  5.4.3 模型迭代的结果分析第52-53页
 5.5 分类模型在对话系统中的应用验证第53-54页
 5.6 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
 6.1 本文总结第55页
 6.2 未来展望第55-57页
参考文献第57-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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