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面向电商领域的评论驱动式快速回答生成模型 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-5页 | Abstract | 第5页 | 1 绪论 | 第8-15页 | 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-10页 | 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 | 1.2.1 检索式问答系统 | 第10-11页 | 1.2.2 生成式问答系统 | 第11-13页 | 1.3 研究目标及研究内容 | 第13-14页 | 1.4 文章组织结构 | 第14-15页 | 2 相关技术及理论基础 | 第15-28页 | 2.1 循环神经网络及其变种形式 | 第15-18页 | 2.2 问答系统 | 第18-27页 | 2.2.1 检索式问答系统 | 第18-20页 | 2.2.2 生成式问答系统 | 第20-27页 | 2.3 本章小结 | 第27-28页 | 3 评论驱动式快速回答生成模型 | 第28-42页 | 3.1 词向量的构建 | 第28-30页 | 3.2 多层门控卷积序列到序列模型 | 第30-35页 | 3.2.1 门控卷积神经网络 | 第30-31页 | 3.2.2 基于多层门控卷积神经网络的问题编码过程 | 第31-33页 | 3.2.3 结合注意力机制及多层门控卷积神经网络的回答生成过程 | 第33-35页 | 3.3 相关评论片段的抽取、表示与融合 | 第35-39页 | 3.3.1 利用WMD抽取评论片段 | 第35-37页 | 3.3.2 评论片段集合的抗噪表示方法 | 第37-38页 | 3.3.3 结合评论信息生成回答 | 第38-39页 | 3.4 模型框架及算法流程 | 第39-41页 | 3.5 本章小结 | 第41-42页 | 4 实验及结果分析 | 第42-53页 | 4.1 实验准备 | 第42-45页 | 4.1.1 实验数据集 | 第42-43页 | 4.1.2 实验环境 | 第43页 | 4.1.3 实验设置 | 第43-44页 | 4.1.4 对比模型 | 第44-45页 | 4.2 实验评价方法 | 第45-47页 | 4.2.1 客观评价方法 | 第45-46页 | 4.2.2 主观评价方法 | 第46-47页 | 4.3 实验结果分析 | 第47-52页 | 4.4 本章小结 | 第52-53页 | 5 总结与展望 | 第53-55页 | 参考文献 | 第55-58页 | 攻读硕士学位期间发表的科研成果 | 第58-59页 | 致谢 | 第59页 |
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