基于深度学习的中文单文档自动文摘方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 单文档摘要简介 | 第11-12页 |
| 1.3 深度学习简介及适用领域 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第15-29页 |
| 2.1 自动文摘研究的历史 | 第15-17页 |
| 2.1.1 国外研究历史与现状 | 第15-16页 |
| 2.1.2 国内研究历史与现状 | 第16-17页 |
| 2.2 自动文摘研究方法综述 | 第17-22页 |
| 2.2.1 文摘的定义 | 第17页 |
| 2.2.2 自动文摘的分类 | 第17-19页 |
| 2.2.3 自动文摘的研究方法 | 第19-21页 |
| 2.2.4 自动文摘评价方法 | 第21-22页 |
| 2.3 基于深度神经网络的自动摘要 | 第22-29页 |
| 2.3.1 神经网络 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于递归神经网络的模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于卷积神经网络的模型 | 第24-25页 |
| 2.3.4 深度神经网络在自动摘要的应用 | 第25-29页 |
| 第三章 基于深度学习的自动文摘算法设计 | 第29-41页 |
| 3.1 概述 | 第29-31页 |
| 3.2 基于词抽取的生成式文摘 | 第31-35页 |
| 3.3 消重注意力机制 | 第35-36页 |
| 3.4 训练 | 第36-37页 |
| 3.5 摘要生成——Beam search | 第37-41页 |
| 第四章 实验分析与性能评估 | 第41-47页 |
| 4.1 数据集 | 第41页 |
| 4.2 数据集处理 | 第41-42页 |
| 4.3 实验 | 第42-43页 |
| 4.4 结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 摘要生成实例 | 第45-47页 |
| 第五章 总结 | 第47-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 进一步的工作 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
