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基于循环神经网络模型的文本分类

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-12页
    1.1 课题研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究概况第9-10页
    1.3 本文的研究内容与组织结构第10-12页
2 统计学习分类的相关技术第12-22页
    2.1 文本分类过程概述第12-13页
    2.2 文本的预处理第13-14页
    2.3 文本表示模型第14-16页
    2.4 统计学习分类算法第16-19页
    2.5 文本分类结果的评估第19-20页
    2.6 统计学习方法文本分类的缺点第20-21页
    2.7 本章小结第21-22页
3 循环神经网络(RNN)模型的相关技术第22-34页
    3.1 神经网络模型介绍第22-27页
    3.2 循环神经网络(RNN)模型介绍第27-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 基于循环神经网络(RNN)的分类系统第34-38页
    4.1 词向量模型第34页
    4.2 RNN的分类系统第34-36页
    4.3 实验结果分析第36-37页
    4.4 本章小结第37-38页
5 总结与展望第38-39页
致谢第39-40页
参考文献第40-42页

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