基于词向量的文本距离计算及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究技术介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 词向量表示学习 | 第18-22页 |
| 2.1.1 独热表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 分布式表示 | 第19-22页 |
| 2.2 词向量距离计算 | 第22-23页 |
| 2.3 词权重计算 | 第23-25页 |
| 2.4 文本距离计算 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于词向量的文本距离计算研究 | 第27-39页 |
| 3.1 WMD模型 | 第27-29页 |
| 3.2 模型改进 | 第29-33页 |
| 3.2.1 TF-IDF-WMD方法 | 第30页 |
| 3.2.2 NWMD和TF-IDF-NWMD方法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 EWMD和TF-IDF-EWMD方法 | 第31-33页 |
| 3.3 实验 | 第33-35页 |
| 3.3.1 数据集 | 第33页 |
| 3.3.2 评价方法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 实验设计 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于文本距离的应用研究 | 第39-53页 |
| 4.1 文本分类 | 第39-46页 |
| 4.1.1 简介 | 第39-41页 |
| 4.1.2 数据集 | 第41页 |
| 4.1.3 评价方法 | 第41-42页 |
| 4.1.4 实验设计 | 第42-43页 |
| 4.1.5 实验结果和分析 | 第43-46页 |
| 4.2 新闻与社交媒体自动链接 | 第46-52页 |
| 4.2.1 简介 | 第46-48页 |
| 4.2.2 线性回归链接模型 | 第48-49页 |
| 4.2.3 数据集和评价 | 第49-50页 |
| 4.2.4 实验设计 | 第50页 |
| 4.2.5 实验结果和分析 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 未来的工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
