基于CHI的卷积神经网络中文文本分类算法研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与现状 | 第11-12页 |
| 1.2 主要研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 预备知识 | 第15-32页 |
| 2.1 中文文本分类 | 第15-16页 |
| 2.1.1 特征工程 | 第16页 |
| 2.2 传统中文文本分类算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 特征选择方法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 特征权重计算方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 分类算法 | 第19-21页 |
| 2.3 深度学习中文文本分类算法 | 第21-28页 |
| 2.3.1 深度学习 | 第21-22页 |
| 2.3.2 卷积神经网络 | 第22-28页 |
| 2.4 智能问答系统 | 第28-30页 |
| 2.4.1 知识图谱 | 第29-30页 |
| 2.4.2 智能医疗问答系统 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于CHI的卷积神经网络中文文本分类算法 | 第32-49页 |
| 3.1 算法概述 | 第32-33页 |
| 3.2 文本预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.1 分词 | 第33页 |
| 3.2.2 去停用词 | 第33页 |
| 3.2.3 文本向量化处理 | 第33-34页 |
| 3.3 C-CNN算法设计 | 第34-45页 |
| 3.3.1 输入层 | 第34-35页 |
| 3.3.2 CHI层 | 第35-38页 |
| 3.3.3 卷积层 | 第38-41页 |
| 3.3.4 池化层 | 第41-43页 |
| 3.3.5 输出层 | 第43-45页 |
| 3.4 实验与分析 | 第45-48页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第45页 |
| 3.4.2 实验数据集和评价指标 | 第45-46页 |
| 3.4.3 模型训练和超参数设定 | 第46页 |
| 3.4.4 结果及分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 文本分类算法在智能医疗问答系统中的应用 | 第49-54页 |
| 4.1 系统框架 | 第49-51页 |
| 4.1.1 问题分析 | 第50-51页 |
| 4.2 C-CNN算法的应用 | 第51-52页 |
| 4.3 实验与分析 | 第52-53页 |
| 4.3.1 实验数据集和超参数设定 | 第52页 |
| 4.3.2 结果及分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第60页 |
| 在学期间参加的科研项目 | 第60页 |
| 实习实践单位 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
