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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于注意力和残差连接的BiLSTM-CNN文本分类
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基于注意力和残差连接的BiLSTM-CNN文本分类
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 主要研究内容和贡献点第15页
    1.4 论文结构第15-17页
第二章 预处理与相关理论基础第17-35页
    2.1 文本分类简介第17-18页
    2.2 文本预处理第18-20页
        2.2.1 非法字符的过滤第18-19页
        2.2.2 分词第19页
        2.2.3 停用词去除第19页
        2.2.4 相关词替换第19-20页
    2.3 词向量算法第20页
        2.3.1 词袋模型第20页
        2.3.2 哈希算法第20页
    2.4 基于机器学习文本分类算法第20-26页
        2.4.1 逻辑回归算法第20-21页
        2.4.2 朴素贝叶斯算法第21-22页
        2.4.3 KNN分类算法第22-23页
        2.4.4 决策树算法第23-25页
        2.4.5 支持向量机算法第25-26页
    2.5 基于深度学习文本分类算法第26-33页
        2.5.1 深度学习模型的过程第26-28页
        2.5.2 FastText分类算法第28页
        2.5.3 卷积神经网络第28-29页
        2.5.4 循环神经网络第29-31页
        2.5.5 LSTM第31-32页
        2.5.6 GRU第32-33页
    2.6 激活函数与防止过拟合第33-34页
    2.7 本章小结第34-35页
第三章 注意力机制和残差连接的BiLSTM-CNN算法第35-43页
    3.1 BiLSTM第35-37页
    3.2 BiLSTM-CNN模型第37-39页
    3.3 注意力机制和残差连接的BiLSTM-CNN模型第39-42页
    3.4 文本分类模型第42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 实验结果和分析第43-57页
    4.1 实验环境和开发工具第43页
    4.2 实验的语料库第43-44页
    4.3 模型的评估标准第44-47页
        4.3.1 交叉验证第45-46页
        4.3.2 评价指标第46-47页
    4.4 实验设计与结果分析第47-56页
        4.4.1 实验参数第47-48页
        4.4.2 实验语料的向量化第48-49页
        4.4.3对比实验第49-56页
    4.5 本章小节第56-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-65页
攻读学位期间发表论文第65-66页
攻读学位期间参与项目第66-68页
致谢第68页

 
 
论文编号BS4338310,这篇论文共68
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