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基于深度学习的主题建模方法研究
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基于深度学习的主题建模方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-18页
· 研究背景和意义
第10-12页
· 国内外研究现状
第12-16页
· 深度学习模型
第12-14页
· 知识表示模型
第14-15页
· 概率主题模型
第15-16页
· 本文主要研究内容
第16-17页
· 本文组织结构
第17-18页
第2章 基于深度学习的词汇和知识表示
第18-24页
· 词嵌入模型
第18-19页
· TransE翻译模型
第19-20页
· 联合嵌入表示模型SG TransE
第20-23页
· 文本和知识库联合表示
第20-21页
· SG TransE模型构建
第21-22页
· SG TransE的训练与求解
第22-23页
· 本章小结
第23-24页
第3章 基于深度语义强化的概率主题建模
第24-35页
· 文档语义编码
第24-28页
· 文档级别语义
第24页
· 长短时记忆网络LSTM
第24-26页
· 双向LSTM文本语义编码
第26-28页
· DGPU-LDA模型
第28-31页
· LDA主题模型
第28-29页
· 基于GPU的语义强化
第29-30页
· DGPU-LDA模型结构
第30-31页
· 模型参数推断
第31-34页
· 坍缩吉布斯采样
第31-32页
· 基于LSTM和双GPU的坍缩吉布斯采样
第32-34页
· 本章小结
第34-35页
第4章 基于深度语义强化的神经网络主题建模
第35-43页
· 主题模型神经网络映射
第35-37页
· 概率主题模型与深度神经网络
第35页
· 模型映射
第35-37页
· NS-LDA神经网络主题模型
第37-39页
· 模型概述
第37-38页
· NS-LDA分层计算
第38-39页
· NS-LDA模型训练
第39-42页
· 训练标准打分
第39-40页
· 权值矩阵预训练
第40-41页
· 基于负采样的模型训练
第41-42页
· 本章小结
第42-43页
第5章 实验结果与分析
第43-54页
· 实验数据及其预处理
第43-45页
· 数据集描述
第43-44页
· 数据集预处理
第44-45页
· SG_TransE词嵌入模型评价
第45-47页
· SG_TransE训练准备
第45页
· SG_TransE词嵌入t-SNE展示
第45-46页
· SG_TransE词对相似度评价
第46-47页
· DGPU-LDA和NS-LDA主题模型评价
第47-53页
· 模型评价实验设置
第47-48页
· 主题语义连贯性评价
第48-51页
· 文本分类效果评价
第51-53页
· 本章小结
第53-54页
第6章 总结与展望
第54-56页
· 总结
第54-55页
· 展望
第55-56页
参考文献
第56-61页
硕士期间发表的论文和参与的项目
第61-62页
致谢
第62页
本篇论文共
62
页,
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。
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