基于深度学习的文本向量化研究与应用

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基于深度学习的文本向量化研究与应用

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基于深度学习的文本向量化研究与应用

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-19页
术语与符号	第19-21页
· 术语	第19-20页
· 符号	第20-21页
一绪论	第21-29页
· 研究背景与现状	第21-24页
· 本文工作概括	第24-26页
· 论文结构	第26-29页
二文本向量化背景知识与相关工作	第29-47页
· 基于分布表示的词向量	第31-33页
· 基于矩阵的词表示	第31-32页
· 基于聚类的词表示	第32页
· 基于神经网络的词表示	第32-33页
· 基于神经网络的词向量学习模型	第33-44页
· 统计语言模型简介	第33-35页
· 神经网络语言模型	第35-37页
· C&W模型	第37-38页
· CBOW和Skip-Gram模型	第38-42页
· 词向量模型比较	第42-43页
· 其它相关工作	第43-44页
· 基于神经网络的文本向量学习模型	第44-46页
· PV-DM模型	第44-45页
· PV-DBOW模型	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
三 IsA关系词向量的学习	第47-77页
· 引言	第47-51页
· 上下位关系识别	第49-50页
· 主题-修饰关系识别	第50-51页
· 动态距离差额模型	第51-57页
· IsA关系数据集	第51页
· IsA关系的属性	第51-52页
· 学isA词向量	第52-53页
· 神经网络模型架构	第53-54页
· IsA词向量分析	第54-57页
· 上下位关系的识别	第57-65页
· 监督式识别法	第59-60页
· 实验结果	第60-65页
· 主题-修饰词关系的检测	第65-74页
· 神经网络模型	第66-71页
· 实验结果	第71-74页
· 本章小结	第74-77页
四短文本的向量化表示	第77-109页
· 引言	第77-81页
· 短文本语义丰富	第78-80页
· 语义哈希	第80-81页
· 相关工作	第81-82页
· 背景知识	第82页
· Probase知识库	第82页
· 短文本的语义丰富	第82-88页
· 短文本的预处理	第83-84页
· 词语的概念化	第84-86页
· 共现词的推断	第86-88页
· 语义哈希模型	第88-96页
· 问题定义	第88-89页
· 模型概括	第89-90页
· 模型设计和训练	第90-95页
· 其它训练细节	第95-96页
· 实验结果	第96-106页
· 实验数据	第96-97页
· 使用小批量(mini-batch)梯度下降方法和冲量机制的作用	第97-98页
· 信息检索任务	第98-103页
· 短文本分类任务	第103-106页
· 语义哈希码维度分析	第106页
· 本章小结	第106-109页
五长文本的向量化表示	第109-125页
· 相关工作	第110-111页
· 长文本向量化模型	第111-117页
· 动态阀值聚类法	第111-114页
· 筛选典型语义聚类	第114-116页
· 系统流程图	第116-117页
· 实验	第117-122页
· 文本聚类结果	第117-120页
· 文本分类结果	第120-122页
· 本章小结	第122-125页
六总结与展望	第125-129页
参考文献	第129-141页
简历	第141-143页
发表论文和科研情况	第143-145页
致谢	第145-146页

本篇论文共146页，点击这进入下载页面。

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