基于神经网络的抽取式摘要系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题来源、背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究进展及成果 | 第8-11页 |
| 1.2.1 基于无监督学习的抽取式摘要 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于有监督学习的抽取式摘要 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 基于分类的抽取式摘要 | 第12-27页 |
| 2.1 任务定义 | 第12-13页 |
| 2.2 现有分类模型调研 | 第13-25页 |
| 2.2.1 基于支持向量机的抽取式摘要模型 | 第13-18页 |
| 2.2.2 基于条件随机场的抽取式摘要模型 | 第18-21页 |
| 2.2.3 基于循环神经网络的抽取式摘要模型 | 第21-25页 |
| 2.3 分类模型存在的问题及分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于回归的抽取式摘要 | 第27-39页 |
| 3.1 任务定义 | 第27-28页 |
| 3.2 模型架构 | 第28-33页 |
| 3.2.1 输入层 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于Attention的句子表示层 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于Attention的篇章表示层 | 第32页 |
| 3.2.4 回归层 | 第32-33页 |
| 3.3 实验 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基本设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 数据集 | 第34-35页 |
| 3.3.3 评价指标 | 第35页 |
| 3.3.4 基线模型 | 第35-36页 |
| 3.3.5 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于排序的抽取式摘要 | 第39-50页 |
| 4.1 摘要中的冗余问题 | 第39-41页 |
| 4.2 解决冗余问题的相关工作 | 第41-42页 |
| 4.3 问题定义 | 第42页 |
| 4.4 模型架构 | 第42-47页 |
| 4.4.1 句子表示层 | 第42-45页 |
| 4.4.2 篇章表示层 | 第45-46页 |
| 4.4.3 句子抽取层 | 第46-47页 |
| 4.5 实验 | 第47-49页 |
| 4.5.1 数据集构造 | 第47页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第47-48页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
