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当前位置：教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的智能问答系统研究
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基于深度学习的智能问答系统研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 自然语言处理简介第12-21页
        1.1.1 独热编码第12页
        1.1.2 词嵌入简介第12-13页
        1.1.3 Word2vec简介第13-14页
        1.1.4 语言模型第14-15页
        1.1.5 循环神经网络第15-16页
        1.1.6 长短期记忆LSTM第16-18页
        1.1.7 门控循环单元GRU第18-19页
        1.1.8 Seq2seq第19-20页
        1.1.9 注意力第20-21页
    1.2 Question-Answering智能问答系统简介第21-22页
        1.2.1 智能问答系统概述第21页
        1.2.2 智能问答系统分类第21-22页
        1.2.3 智能问答系统方法第22页
    1.3 本论文的创新点及主要工作内容第22-23页
第二章 自然语言处理及预训练语言模型的理论研究第23-40页
    2.1 预训练模型ELMo第23-24页
        2.1.1 ELMo简介第23页
        2.1.2 ELMo结构第23-24页
    2.2 Transformer第24-28页
        2.2.1 Transformer结构第24-28页
    2.3 预训练模型GPT第28-30页
        2.3.1 GPT模型结构第28-29页
        2.3.2 GPT模型实现第29页
        2.3.3 GPT模型缺点第29-30页
    2.4 预训练模型BERT第30-33页
        2.4.1 BERT模型结构第30-32页
        2.4.2 BERT与下游任务第32页
        2.4.3 BERT的优缺点第32-33页
    2.5 XLNet第33-36页
        2.5.1 排列语言模型第33-34页
        2.5.2 Attention Mask第34-36页
    2.6 ALBERT第36-38页
        2.6.1 减少参数的方法第36-38页
        2.6.2 句子顺序预测第38页
    2.7 本章小结第38-40页
第三章 基本模型BiDAF在 SQuAD数据集的研究第40-55页
    3.1 SQuAD数据集第40-42页
        3.1.1 SQuAD2.0样例第40-41页
        3.1.2 SQuAD2.0训练集第41页
        3.1.3 SQuAD2.0验证集第41-42页
        3.1.4 SQuAD2.0测试集第42页
    3.2 BiDAF基本模型第42-46页
        3.2.1 嵌入层第43页
        3.2.2 编码层第43-44页
        3.2.3 注意力层第44-45页
        3.2.4 建模层第45页
        3.2.5 输出层第45-46页
    3.3 损失函数与模型评估第46-47页
    3.4 推理与评估第47页
    3.5 训练流程第47-52页
        3.5.1 数据预处理第47-50页
        3.5.2 训练第50-52页
    3.6 训练结果第52-54页
    3.7 本章小结第54-55页
第四章 ALBERT在 SQuAD数据集的研究第55-67页
    4.1 ALBERT预训练模型概括第55-60页
        4.1.1 整体架构第56-57页
        4.1.2 训练流程第57-60页
    4.2 模型结果第60-66页
    4.3 本章小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间取得的成果第72页
 
 
论文编号BS2609832，这篇论文共72页
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