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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的机器写作研究 ——以论文摘要写作为研究案例
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基于深度学习的机器写作研究 ——以论文摘要写作为研究案例
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第14-27页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 国内外写作机器人发展现状第16-20页
        1.3.1 国外写作机器人发展现状第16-17页
        1.3.2 国内写作机器人发展现状第17-20页
    1.4 论文摘要写作方法研究现状第20-21页
    1.5 论文研究内容与贡献第21-22页
    1.6 论文研究背景及意义第22-25页
    1.7 论文总体框架第25-27页
第2章 基于深度学习的论文摘要写作技术第27-42页
    2.1 神经网络的基本概念第27-37页
        2.1.1 词向量技术第27-30页
        2.1.2 批标准化技术第30-32页
        2.1.3 循环神经网络第32-33页
        2.1.4 长短时记忆单元第33-35页
        2.1.5 门控循环单元第35-36页
        2.1.6 双向循环神经网络第36-37页
    2.2 序列到序列模型第37-39页
        2.2.1 编码器第38-39页
        2.2.2 解码器第39页
    2.3 注意力机制第39-41页
    2.4 本章小结第41-42页
第3章 基于主题增强的论文摘要写作研究第42-51页
    3.1 论文摘要写作模型分析第42-43页
    3.2 主题增强网络第43-46页
    3.3 编辑机制与主题增强机制结合第46-50页
        3.3.1 主题增强写作网络第47-48页
        3.3.2 写作网络中主题增强门控第48页
        3.3.3 主题增强编辑网络第48-49页
        3.3.4 注意力修正门控第49页
        3.3.5 编辑网络中的主题增强门控第49-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第4章 论文摘要写作应用实验研究与系统设计第51-66页
    4.1 论文摘要写作问题中的最小处理单元第51-54页
        4.1.1 按词语级进行文本预处理第51-53页
        4.1.2 按汉字级进行文本预处理第53-54页
    4.2 英文语料采集与预处理第54-56页
        4.2.1 数据采集第54-55页
        4.2.2 数据预处理第55-56页
    4.3 中文语料采集与预处理第56-57页
        4.3.1 数据的采集第56-57页
        4.3.2 数据预处理第57页
    4.4 评价方法第57-58页
        4.4.1 BLEU第57-58页
        4.4.2 METEOR第58页
        4.4.3 ROUGE_L第58页
    4.5 模型实现细节第58-60页
        4.5.1 模型参数第59页
        4.5.2 实验环境设置第59-60页
    4.6 论文摘要写作系统的设计与实现第60-64页
        4.6.1 论文摘要写作系统第60页
        4.6.2 论文摘要写作系统的总体框架设计第60-62页
        4.6.3 系统图形化过程第62-64页
    4.7 本章小结第64-66页
第5章 实验结果及分析第66-79页
    5.1 英文语料上的实验结果及分析第66-72页
        5.1.1 神经元以及编码方向对模型性能的影响第66-67页
        5.1.2 4种模型性能比较第67-69页
        5.1.3 编辑次数对模型性能的影响第69-70页
        5.1.4 实例分析第70-72页
    5.2 中文语料上的实验结果及分析第72-78页
        5.2.1 最小处理单元对模型性能的影响第72-73页
        5.2.2 标题词汇与摘要词汇结合对模型性能的影响第73-74页
        5.2.3 主题增强机制对模型性能的影响第74-75页
        5.2.4 编辑机制对模型性能的影响第75-76页
        5.2.5 编辑次数对模型性能的影响第76-78页
    5.3 本章小结第78-79页
第6章 总结和展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
参考文献第81-86页
附录 A第86-87页
附录 B第87-88页
攻读学位期间取得的研究成果第88-89页
致谢第89页

 
 
论文编号BS4703871,这篇论文共89
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