| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 问答系统理论概述 | 第16-26页 |
| 2.1 问答系统的分类 | 第16-17页 |
| 2.2 问答系统的体系结构 | 第17-18页 |
| 2.3 相关理论概述 | 第18-24页 |
| 2.3.1 常用的分类模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 词向量模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 奇异值分解模型 | 第21-23页 |
| 2.3.4 LSI模型 | 第23-24页 |
| 2.4 本章总结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于类间词频分布的互信息特征选择方法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 特征选择的一些理论介绍 | 第27-30页 |
| 3.2.1 常用特征选择方法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 常用特征选择存在的弊端 | 第29-30页 |
| 3.3 类间概率分布改进互信息 | 第30-31页 |
| 3.4 方法验证和结果分析 | 第31-37页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.4.2 数据预处理 | 第33页 |
| 3.4.3 模型评估 | 第33-34页 |
| 3.4.4 特征选择方法对比 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于word2vec-LSI模型的相似度计算 | 第38-54页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 相似度计算的理论介绍 | 第38-44页 |
| 4.2.1 常用的相似度计算方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 常用的距离度量方法 | 第40-42页 |
| 4.2.3 常用的相似度计算评估方法 | 第42页 |
| 4.2.4 向量空间模型的缺陷及解决方案 | 第42-44页 |
| 4.3 特征聚类和文本表示 | 第44-45页 |
| 4.4 方法验证和结果分析 | 第45-52页 |
| 4.4.1 实验流程 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验数据 | 第47-48页 |
| 4.4.3 评价标准 | 第48页 |
| 4.4.4 模型训练 | 第48-50页 |
| 4.4.5 实验结果及分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第62页 |