基于seq2seq框架文本摘要的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章. 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1. 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3. 论文主要工作和贡献 | 第13-14页 |
| 1.4. 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章. 相关研究和方法 | 第15-22页 |
| 2.1. 文本摘要技术 | 第15页 |
| 2.2. 文本摘要评价方法 | 第15-20页 |
| 2.2.1. Edmundson评价方法 | 第16页 |
| 2.2.2. ROUGE评价方法 | 第16-20页 |
| 2.3. Word Embedding的文本表示 | 第20-22页 |
| 第三章. 基于seq2seq框架的文本摘要 | 第22-42页 |
| 3.1. 基于注意力的seq2seq框架技术研究 | 第22-33页 |
| 3.1.1. 用编码器-解码器模型读取和生成文本 | 第22-24页 |
| 3.1.2. 注意力机制 | 第24-29页 |
| 3.1.3. 门控循环单元神经网络GRU | 第29-30页 |
| 3.1.4. 图排序PageRank算法 | 第30-33页 |
| 3.2. 基于注意力机制的双向GRU多层模型 | 第33-42页 |
| 3.2.1. 多层编码器处理长文本 | 第35-36页 |
| 3.2.2. 多层解码器 | 第36-37页 |
| 3.2.3. 正逆序组合GRU神经网络 | 第37-39页 |
| 3.2.4. 改进的图注意力模型 | 第39-42页 |
| 第四章. 实验与结果分析 | 第42-49页 |
| 4.1. 实验设计 | 第42页 |
| 4.2. 实验环境 | 第42-43页 |
| 4.3. 实验具体设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1. 数据集 | 第43-44页 |
| 4.3.2. 预处理 | 第44页 |
| 4.3.3. 实验设计 | 第44-45页 |
| 4.4. 实验结果和分析 | 第45-49页 |
| 第五章. 文本摘要在舆情系统中的应用 | 第49-56页 |
| 5.1. 文本摘要对舆情系统的作用和意义 | 第49页 |
| 5.2. 舆情系统功能 | 第49-56页 |
| 第六章. 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1. 论文总结 | 第56页 |
| 6.2. 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
