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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经网络技术的智能问答系统的设计与实现
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基于神经网络技术的智能问答系统的设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景与研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-17页
    1.3 研究目标与研究内容第17-18页
    1.4 论文组织结构第18-21页
第二章 问答系统的相关理论和技术第21-37页
    2.1第21-28页
        2.1.1 基于TF-IDF的语义相似度计算第21-22页
        2.1.2 基于潜在语义索引主题模型的语义相似度计算第22页
        2.1.3 基于词向量的语义相似度计算第22-25页
        2.1.4 基于Siamese循环网络的语义相似度计算第25-28页
    2.2 问题分类方法第28-35页
        2.2.1 基于朴素贝叶斯的分类方法第28-29页
        2.2.2 支持向量机分类第29-34页
        2.2.3 基于Bi-LSTM模型的分类方法第34-35页
    2.3 本章小节第35-37页
第三章 问答系统的总体设计第37-45页
    3.1 问答系统的开发目标第37-38页
    3.2 问答系统的设计思路第38页
    3.3 需求分析第38-40页
        3.3.1 功能性需求第39页
        3.3.2 非功能性需求第39-40页
    3.4 系统的工作流程与模块设计第40-43页
        3.4.1 语义相似度检测模块第41-42页
        3.4.2 问题分类模块第42页
        3.4.3 口腔修复问答模块第42页
        3.4.4 闲聊模块第42-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第四章 问答系统的核心算法设计第45-59页
    4.1 语义相似度计算算法设计第45-54页
        4.1.1 基于Siamese Attention Bi-LSTM的语义相似度计算第45-46页
        4.1.2 基于预训练模型BERT的语义相似度计算第46-51页
        4.1.3 实验测试第51-54页
    4.2 问题分类算法设计第54-57页
        4.2.1 基于采用高斯核函数的非线性SVM的问题分类方法第54页
        4.2.2 基于Attention Bi-LSTM网络的问题分类方法第54页
        4.2.3 基于预训练模型BERT的问题分类算法第54页
        4.2.4 实验测试第54-57页
    4.3 本章小结第57-59页
第五章 问答系统的实现与测试第59-81页
    5.1 系统实现第59-71页
        5.1.1 问答系统的展示平台第59-62页
        5.1.2 语义相似度检测模块第62-63页
        5.1.3 问题分类模块第63-64页
        5.1.4 口腔修复问答模块第64-69页
        5.1.5 闲聊模块第69-71页
    5.2 系统核心性能测试第71-74页
        5.2.1 问答系统的准确率测试第71-73页
        5.2.2 系统响应时间测试第73-74页
    5.3 系统功能展示第74-79页
        5.3.1 公众号界面第74-75页
        5.3.2 智能问答系统功能第75-77页
        5.3.3 公众号中的其他功能第77-79页
    5.4 本章小结第79-81页
第六章 总结与展望第81-83页
    6.1 总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-85页
致谢第85-87页
作者简介第87-88页

 
 
论文编号BS4734419,这篇论文共88
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