| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 相关工作 | 第16-19页 |
| 1.2.1 传统自然语言处理方法 | 第16-18页 |
| 1.2.2 深度学习方法 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 相关概念 | 第23-38页 |
| 2.1 社区问答系统 | 第23-24页 |
| 2.2 传统的NLP特征 | 第24-28页 |
| 2.2.1 文本预处理 | 第25页 |
| 2.2.2 词匹配特征 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于机器翻译的特征 | 第26页 |
| 2.2.4 基于主题模型的特征 | 第26-27页 |
| 2.2.5 词汇语义相似度特征 | 第27页 |
| 2.2.6 问题排名特征 | 第27页 |
| 2.2.7 元数据信息特征 | 第27-28页 |
| 2.2.8 答案信息特征 | 第28页 |
| 2.3 常见机器学习算法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 逻辑回归 | 第28-30页 |
| 2.3.2 随机森林 | 第30页 |
| 2.4 深度学习模型 | 第30-33页 |
| 2.4.1 卷积神经网络模型 | 第30-32页 |
| 2.4.2 长短记忆网络模型 | 第32-33页 |
| 2.5 相关数据集 | 第33-36页 |
| 2.5.1 TREC实时问答数据集 | 第33-34页 |
| 2.5.2 SemEval社区问答数据集 | 第34-35页 |
| 2.5.3 百度知道数据集 | 第35-36页 |
| 2.6 系统评价指标 | 第36-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 网络资源辅助的社区问答系统 | 第38-47页 |
| 3.1 研究动机 | 第38页 |
| 3.2 网络资源辅助的社区问答系统设计 | 第38-43页 |
| 3.2.1 问题扩展 | 第39-40页 |
| 3.2.2 答案文档检索 | 第40页 |
| 3.2.3 答案句子选择 | 第40-41页 |
| 3.2.4 答案重排序 | 第41-43页 |
| 3.3 实验设置 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第44-46页 |
| 3.4.1 TREC实时问答测试集结果 | 第44-45页 |
| 3.4.2 社区问答系统模块时间分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 问题检索和答案排序互相促进的CQA系统 | 第47-59页 |
| 4.1 研究动机 | 第47-48页 |
| 4.2 问题检索与答案排序互相促进的CQA系统结构 | 第48-52页 |
| 4.2.1 利用答案信息提高问题检索性能 | 第48-51页 |
| 4.2.2 利用问题对信息提高答案排序性能 | 第51-52页 |
| 4.3 数据集及实验设置 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果及讨论 | 第53-57页 |
| 4.4.1 问题检索任务的实验结果与讨论 | 第53-55页 |
| 4.4.2 答案排序任务的实验结果与讨论 | 第55-57页 |
| 4.4.3 实验总结 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于深度学习的问题检索和答案排序模型 | 第59-73页 |
| 5.1 研究动机 | 第59-60页 |
| 5.2 基于卷积神经网络的句子对建模 | 第60页 |
| 5.3 基于长短记忆网络的句子对建模 | 第60-61页 |
| 5.4 基于关注机制的句子对建模 | 第61-65页 |
| 5.4.1 关注池化神经网络 | 第62-63页 |
| 5.4.2 分层关注神经网络 | 第63-64页 |
| 5.4.3 问题内容扩充的分层关注神经网络 | 第64-65页 |
| 5.5 神经网络超参数设置 | 第65-66页 |
| 5.6 实验设置 | 第66-67页 |
| 5.7 实验结果及讨论 | 第67-72页 |
| 5.7.1 问题检索任务的实验结果及讨论 | 第67-69页 |
| 5.7.2 答案排序任务的实验结果及讨论 | 第69-71页 |
| 5.7.3 关注机制可视化分析 | 第71-72页 |
| 5.7.4 实验总结 | 第72页 |
| 5.8 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 门机制交互的深度学习问题检索和答案排序模型 | 第73-78页 |
| 6.1 研究动机 | 第73页 |
| 6.2 门机制交互的深度学习模型 | 第73-75页 |
| 6.3 实验设置 | 第75页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第75-77页 |
| 6.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 总结及展望 | 第78-81页 |
| 7.1 本文总结 | 第78-79页 |
| 7.2 未来的工作 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及学术成果 | 第81-82页 |
| 参加国际竞赛获奖情况 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89页 |