基于Word2Vec词嵌入模型研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 变量注释表 | 第14-16页 |
| 1 绪论 | 第16-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第20-21页 |
| 2 基础理论 | 第21-35页 |
| 2.1 神经网络模型 | 第21-25页 |
| 2.2 语言模型 | 第25-28页 |
| 2.3 Huffman树和Huffman编码 | 第28-29页 |
| 2.4 词嵌入 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于Word2Vec词嵌入模型研究 | 第35-42页 |
| 3.1 Word2vec模型 | 第35-36页 |
| 3.2 Word2Vec-ACV模型 | 第36-38页 |
| 3.3 Word2Vec-ACV模型推导及其实现 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 实验 | 第42-51页 |
| 4.1 实验环境 | 第42页 |
| 4.2 数据集 | 第42页 |
| 4.3 类比任务实验 | 第42-45页 |
| 4.4 命名实体识别任务实验 | 第45-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简历 | 第55-57页 |
| 学位论文数据集 | 第57页 |
