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基于深度学习的多实体关系识别及自动文本摘要方法研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 中英文缩略词对照表 | 第9-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-20页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 | | 1.2.1 实体关系识别任务国内外研究现状 | 第13-15页 | | 1.2.2 实体关系识别任务存在问题及研究挑战 | 第15页 | | 1.2.3 自动文本摘要任务国内外研究现状 | 第15-17页 | | 1.2.4 自动文本摘要任务存在问题及研究挑战 | 第17页 | | 1.3 研究内容概述 | 第17-18页 | | 1.4 论文结构 | 第18-20页 | | 第二章 实体关系识别任务及相关技术 | 第20-24页 | | 2.1 实体关系识别任务概述 | 第20-21页 | | 2.2 评测标准 | 第21-22页 | | 2.3 数据集和工具 | 第22-23页 | | 2.4 本章小结 | 第23-24页 | | 第三章 基于多标签技术的多实体关系识别模型 | 第24-36页 | | 3.1 基于多标签技术的多实体关系识别模型研究与实现 | 第24-30页 | | 3.1.1 具体研究挑战 | 第24页 | | 3.1.2 整体解决方案 | 第24-26页 | | 3.1.3 主要研究内容 | 第26-28页 | | 3.1.4 关键技术 | 第28-30页 | | 3.2 实验设置及结果分析 | 第30-35页 | | 3.2.1 实验数据集介绍 | 第30-31页 | | 3.2.2 实验模型设置 | 第31-33页 | | 3.2.3 实验结果分析 | 第33-35页 | | 3.3 本章小结 | 第35-36页 | | 第四章 自动文本摘要任务及相关技术 | 第36-41页 | | 4.1 自动文本摘要任务概述 | 第36页 | | 4.2 评测标准 | 第36-39页 | | 4.3 数据集和工具 | 第39-40页 | | 4.4 本章小结 | 第40-41页 | | 第五章 基于累积注意力机制的自动文本摘要模型 | 第41-53页 | | 5.1 基于累积注意力机制的自动文本摘要模型研究与实现 | 第41-47页 | | 5.1.1 具体研究挑战 | 第41-42页 | | 5.1.2 整体解决方案 | 第42页 | | 5.1.3 主要研究内容 | 第42-44页 | | 5.1.4 关键技术 | 第44-47页 | | 5.2 实验设置及结果分析 | 第47-51页 | | 5.2.1 实验数据集介绍 | 第47页 | | 5.2.2 实验模型设置 | 第47-48页 | | 5.2.3 实验结果分析 | 第48-51页 | | 5.3 本章小结 | 第51-53页 | | 第六章 多实体关系识别及自动文本摘要演示平台搭建 | 第53-61页 | | 6.1 关键技术 | 第53-54页 | | 6.2 整体框架 | 第54-56页 | | 6.2.1 数据存储模块 | 第55页 | | 6.2.2 模型处理模块 | 第55页 | | 6.2.3 Web后台及UI模块 | 第55-56页 | | 6.3 平台演示 | 第56-60页 | | 6.4 本章小结 | 第60-61页 | | 第七章 总结与展望 | 第61-63页 | | 7.1 工作总结 | 第61-62页 | | 7.2 研究与展望 | 第62-63页 | | 参考文献 | 第63-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68-69页 | | 专利申请情况 | 第69页 |
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论文编号BS4203807，这篇论文共69页
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