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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经网络的中文词表示方法研究
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基于神经网络的中文词表示方法研究
 
     论文目录
 
摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第6-10页
    1.1 研究背景第6-7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
    1.3 论文结构第9-10页
2 词向量表示技术第10-22页
    2.1 向量空间模型第10页
    2.2 语义表示第10-12页
        2.2.1 分布表示第11-12页
    2.3 基于神经网络的词向量表示模型第12-21页
        2.3.1 语言模型简介第12-13页
        2.3.2 神经网络语言模型第13-16页
        2.3.3 循环神经网络语言模型第16-18页
        2.3.4 SENNA模型第18-19页
        2.3.5 CBOW模型和Skip-gram模型第19-21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 基于神经网络的中文词表示方法第22-39页
    3.1 中文词向量表示方法第23-26页
        3.1.1 模型生成过程第24-25页
        3.1.2 算法分析第25-26页
    3.2 基于上下文字词联合训练的改进算法第26-34页
        3.2.1 模型生成过程第27-29页
        3.2.2 基于位置的字向量表示第29-30页
        3.2.3 一个新的字向量更新式第30-33页
        3.2.4 ECWE算法流程第33-34页
    3.3 词向量表示模型总结分析第34-37页
        3.3.1 上下文表示第34-36页
        3.3.2 目标词与上下文之间的关系第36-37页
        3.3.3 算法复杂度分析第37页
    3.4 本章小结第37-39页
4 实验结果与分析第39-51页
    4.1 评价方法第39-41页
        4.1.1 语义相似度第40页
        4.1.2 类比推理第40页
        4.1.3 文本分类第40-41页
        4.1.4 鲁棒性第41页
    4.2 数据集及参数设置第41-42页
        4.2.1 迭代次数第41-42页
        4.2.2 词向量维度第42页
    4.3 实验结果分析第42-48页
        4.3.1 实验概览第43-44页
        4.3.2 语义相似度计算第44-45页
        4.3.3 类比推理任务第45页
        4.3.4 文本分类任务第45-46页
        4.3.5 鲁棒性分析第46-48页
    4.4 语言学特征直观分析第48-50页
        4.4.1 最近邻分析第48-49页
        4.4.2 上下文加入汉字的影响第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
结论第51-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第55-56页
致谢第56-58页

 
 
论文编号BS3130127,这篇论文共58
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