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基于深度学习的文本表示与分类方法研究

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基于深度学习的文本表示与分类方法研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-15页
术语表第15-16页
1 绪论第16-26页
  · 课题研究背景和意义第16-18页
    · 课题研究背景第16-17页
    · 课题研究意义第17-18页
  · 研究现状第18-23页
    · 文本表示的现状第18-20页
    · 文本分类的现状第20-21页
    · 深度学习的现状第21-22页
    · 现状分析第22-23页
  · 本文主要工作第23-24页
    · 基于DBN结合DBM的多类文本表示与分类方法第23-24页
    · 基于CNN结合DBM的多标签摘要文本表示与分类方法第24页
    · 基于LSTM的不均衡多标签全文文本表示与分类方法第24页
  · 论文组织结构第24-26页
2 相关研究综述第26-49页
  · 文本表示第26-31页
    · 布尔逻辑模型第27页
    · One-hot第27页
    · 向量空间模型第27-29页
    · LDA(Latent Dirichlet Allocation)第29-30页
    · Word embedding第30-31页
  · 文本分类第31-40页
    · 经典文本分类方法第31-36页
    · 多标签文本分类技术第36-38页
    · 文本分类性能评价指标第38-40页
  · 深度学习第40-48页
    · 深度学习概述第40页
    · 深度学习常用模型第40-48页
  · 本章小结第48-49页
3 基于混合深度信念网络的多类文本表示与分类方法第49-69页
  · 问题描述第49-50页
  · HDBN(Hybrid Deep Boltzmann Network)模型第50-53页
    · 模型设计第50-52页
    · 语义特征表示第52-53页
  · 实验第53-68页
    · 数据集描述第53-55页
    · 实验对比方法第55-57页
    · 实验设置第57-58页
    · 实验结果和分析第58-68页
  · 本章小结第68-69页
4 基于卷积神经网络结合深度玻尔兹曼机的多标签摘要文本表示与分类方法第69-106页
  · 问题描述第69-70页
  · B-CNN(Boltzmann-Convolutional Neural Network)模型第70-81页
    · 模型设计第70-74页
    · 特征扩展第74-78页
    · 层次分类第78-81页
  · 实验第81-104页
    · 数据集描述第81-82页
    · 实验对比方法第82-84页
    · 实验设置第84页
    · 实验结果和分析第84-104页
  · 本章小结第104-106页
5 基于长短时记忆模型的不均衡多标签全文文本表示与分类方法第106-124页
  · 问题描述第106-107页
  · LSTM~2模型设计第107-110页
  · 实验第110-122页
    · 数据集描述第111页
    · 实验对比方法第111-113页
    · 实验设置第113页
    · 实验结果和分析第113-122页
  · 本章小结第122-124页
6 总结与展望第124-126页
参考文献第126-135页
作者简历及在学研究成果第135-140页
第140页

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