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面向短文本流的主题演化分析研究
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面向短文本流的主题演化分析研究
论文目录
 
主要创新点第1-11页
摘要第11-13页
Abstract第13-14页
第1章 绪论第15-26页
　　　　1.1 .研究背景和意义第15-17页
　　　　　　　　1.1.1 .短文本压缩采样概述第15-16页
　　　　　　　　1.1.2 .短文本主题抽取概述第16页
　　　　　　　　1.1.3 .短文本主题演化分析概述第16-17页
　　　　1.2 .国内外研究现状第17-21页
　　　　　　　　1.2.1 .面向短文本的压缩采样研究现状第17-18页
　　　　　　　　1.2.2 .面向短文本的主题抽取研究现状第18-20页
　　　　　　　　1.2.3 .面向短文本流的主题演化研究现状第20-21页
　　　　1.3 .拟解决的关键问题第21-22页
　　　　1.4 .研究内容与主要贡献第22-25页
　　　　　　　　1.4.1 .研究内容第22-24页
　　　　　　　　1.4.2 .主要贡献第24-25页
　　　　1.5 .文章结构第25-26页
第2章 基于压缩感知的短文本流压缩采样第26-46页
　　　　2.1 .引言第26-28页
　　　　2.2 .高质量短文本采样第28-30页
　　　　2.3 .短文本压缩第30-34页
　　　　　　　　2.3.1 .基于线性测量的短文本压缩第30-31页
　　　　　　　　2.3.2 .短文本流压缩并行化第31-32页
　　　　　　　　2.3.3 .基于冗余字典的短文本还原第32-33页
　　　　　　　　2.3.4 .短文本流还原并行化第33-34页
　　　　2.4 .面向短文本流的内容分析：Top-k检索第34-35页
　　　　2.5 .实验与讨论第35-45页
　　　　　　　　2.5.1 .数据集与实验设置第35-36页
　　　　　　　　2.5.2 .高质量短文本采样第36-39页
　　　　　　　　2.5.3 .短文本流压缩第39-41页
　　　　　　　　2.5.4 .短文本流还原第41-44页
　　　　　　　　2.5.5 .Top-k检索第44-45页
　　　　2.6 .本章小节第45-46页
第3章 基于词向量的短文本聚类第46-77页
　　　　3.1 .引言第46-48页
　　　　3.2 .词向量概述第48-56页
　　　　　　　　3.2.1 .统计语言模型第49-51页
　　　　　　　　3.2.2 .神经网络语言模型第51-53页
　　　　　　　　3.2.3 .Word2vec工具第53-56页
　　　　3.3 .短文本聚类第56-67页
　　　　　　　　3.3.1 .基于词向量的平均最短距离第57-62页
　　　　　　　　3.3.2 .K-same聚类算法第62-67页
　　　　3.4 .实验与讨论第67-76页
　　　　　　　　3.4.1 .数据集与实验设置第67-70页
　　　　　　　　3.4.2 .评估指标第70-71页
　　　　　　　　3.4.3 .主题一致性实验第71-75页
　　　　　　　　3.4.4文本分类实验第75-76页
　　　　3.5 .本章小节第76-77页
第4章 基于CRFTM的短文本主题抽取第77-101页
　　　　4.1 .引言第77-79页
　　　　4.2 .LDA模型和CRF模型简介第79-87页
　　　　　　　　4.2.1 .LDA模型简介第79-83页
　　　　　　　　4.2.2 .CRF模型简介第83-87页
　　　　4.3 .CRFTM模型第87-92页
　　　　　　　　4.3.1 .模型描述第87-90页
　　　　　　　　4.3.2 .参数估计第90-91页
　　　　　　　　4.3.3 .时间复杂度第91-92页
　　　　4.4 .实验与讨论第92-100页
　　　　　　　　4.4.1.数据集与实验设置第92-94页
　　　　　　　　4.4.2.评估指标第94页
　　　　　　　　4.4.3.主题一致性实验第94-96页
　　　　　　　　4.4.4.文本分类实验第96-97页
　　　　　　　　4.4.5.词干扰实验第97-98页
　　　　　　　　4.4.6.参数分析第98页
　　　　　　　　4.4.7.时间复杂度实验第98-99页
　　　　　　　　4.4.8.噪声词分析第99-100页
　　　　4.5 .本章小节第100-101页
第5章 基于OCCTM的短文本流主题演化分析第101-127页
　　　　5.1 .引言第101-103页
　　　　5.2 .相关模型简介第103-112页
　　　　　　　　5.2.1 .Transformer模型简介第103-108页
　　　　　　　　5.2.2 .CTM模型简介第108-112页
　　　　5.3 .面向短文本流的主题演化分析第112-120页
　　　　　　　　5.3.1 .ELTM模型第112-114页
　　　　　　　　5.3.2 .CCTM模型第111-119页
　　　　　　　　5.3.3 .OCCTM模型第119-120页
　　　　5.4 .实验与讨论第120-126页
　　　　　　　　5.4.1. 实验设置第120-121页
　　　　　　　　5.4.2. 主题一致性实验第121-123页
　　　　　　　　5.4.3. 文本分类实验第123-124页
　　　　　　　　5.4.4 .主题词展示第124-125页
　　　　　　　　5.4.5. 主题关联实验第125页
　　　　　　　　5.4.6 .主题演化图谱生成第125-126页
　　　　5.5 .本章小节第126-127页
第6章 总结和展望第127-129页
　　　　6.1 .工作总结第127-128页
　　　　6.2 .未来工作第128-129页
参考文献第129-137页
攻博期间发表的研究成果目录第137-138页
攻博期间参与的项目情况第138-139页
致谢第139页

本篇论文共139页，点击这进入下载页面。
 
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