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基于深度学习的短文本分析与计算方法研究
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基于深度学习的短文本分析与计算方法研究
论文目录
致谢
第1-5页
摘要
第5-7页
Abstract
第7-14页
1 引言
第14-21页
· 研究背景
第14-16页
· 研究内容
第16-18页
· 主要贡献
第18-19页
· 论文组织结构
第19-21页
2 相关研究综述
第21-47页
· 短文本计算
第21-36页
· 短文本概述
第21-23页
· 文本表示模型
第23-27页
· 短文本表示存在的问题
第27-28页
· 中文分词模型
第28-30页
· 中文分词存在的问题
第30-31页
· 文本相似度计算方法
第31-35页
· 短文本相似度计算存在的问题
第35-36页
· 深度学习
第36-46页
· 深度学习概述
第36-37页
· 深度学习在国内外研究发展
第37-38页
· 深度学习应用
第38-40页
· 深度学习模型
第40-46页
· 本章小结
第46-47页
3 语义单元向量表示
第47-66页
· 问题描述
第47-48页
· 中文语义单元向量表示方法
第48-52页
· 基于局部上下文与全局上下文语义表示模型
第48-50页
· 损失函数设计
第50-51页
· 模型计算
第51-52页
· 中文字和中文词语义向量表示
第52-62页
· 语料库介绍
第52页
· 实验设置
第52-53页
· 中文字的语义向量表示训练
第53-58页
· 中文词的语义向量表示训练
第58-62页
· 语义单元表示方法有效性验证
第62-65页
· 本章小结
第65-66页
4 基于字语义的中文分词
第66-77页
· 问题描述
第66-67页
· 中文分词模型
第67-70页
· 基于中文字向量表示的中文分词模型
第67-68页
· 模型计算
第68-70页
· 中文分词方法有效性验证
第70-76页
· 实验数据及设置
第70-71页
· 参数对算法性能的影响
第71-74页
· 中文分词系统设计
第74-75页
· 与现有模型对比实验
第75-76页
· 本章小结
第76-77页
5 基于词语义的短文本表示
第77-91页
· 问题描述
第77-78页
· 基于词语义表示的短文本分析与计算框架
第78-79页
· 基于池化计算的短文本向量化表示模型
第79-81页
· 结合层次递归自动编码器的短文本表示模型
第81-83页
· 短文本表示方法有效性验证
第83-90页
· 实验数据及设置
第83-84页
· 目标文本与候选文本相似度关系探究
第84-85页
· 基于层次递归自动编码器的短文本表示
第85-86页
· 基于池化计算的短文本表示
第86-87页
· 结合池化计算和层次递归自动编码器的短文本表示
第87-89页
· 短文本表示方法有效性对比
第89-90页
· 本章小结
第90-91页
6 基于短文本计算的生物医学信息检索
第91-106页
· 任务描述
第91-92页
· 基于语义向量表示的查询语句扩展
第92-93页
· 生物医学文档检索系统
第93-95页
· 生物医学文档片段检索系统
第95-96页
· 生物医学文档检索系统有效性验证
第96-102页
· 实验数据
第96页
· 生物医学词语义向量表示
第96-97页
· 参数选择实验
第97-99页
· 与其它方法文档检索结果比较
第99-100页
· 与竞赛队伍文档检索结果相较
第100-102页
· 生物医学文档片段检索系统有效性验证
第102-105页
· 参数选择实验
第103-104页
· 与竞赛队伍文档片段检索结果对比
第104-105页
· 本章小结
第105-106页
7 结论
第106-108页
参考文献
第108-118页
作者简历及在学研究成果
第118-120页
本篇论文共
120
页,
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