| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源背景及研究目的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关工作的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 语义相似度计算研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 LSTM模型研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文主要组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 历史知识库结构设计及历史分词词表构建 | 第16-23页 |
| 2.1 中学历史简答题分析 | 第16-17页 |
| 2.2 知识库结构设计 | 第17-18页 |
| 2.3 历史分词词表的构建 | 第18-22页 |
| 2.3.1 新词发现技术 | 第18-20页 |
| 2.3.2 新词发现流程 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 中学历史知识库的扩充 | 第23-43页 |
| 3.1 高中历史知识库扩充流程 | 第23-24页 |
| 3.2 基于词向量的相似条目的筛选 | 第24-28页 |
| 3.2.1 词向量训练过程 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于词向量的相似条目的筛选 | 第26-28页 |
| 3.3 基于文档向量的分类方法 | 第28-36页 |
| 3.3.1 文档向量输入分析 | 第28-31页 |
| 3.3.2 分类模型设计 | 第31-36页 |
| 3.4 四种分类器对比实验 | 第36-42页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第36-37页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验设置 | 第38-39页 |
| 3.4.4 实验结果分析对比 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 中学历史知识库内容分类标注 | 第43-59页 |
| 4.1 CNN模型简介 | 第43-46页 |
| 4.1.1 CNN网格模型 | 第43-45页 |
| 4.1.2 模型参数的初始化 | 第45-46页 |
| 4.2 LSTM模型简介 | 第46-51页 |
| 4.2.1 RNN网格模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 LSTM简介 | 第48-51页 |
| 4.3 基于CNN与LSTM融合的历史实体内容分类技术 | 第51-54页 |
| 4.3.1 历史实体内容分类流程 | 第51-52页 |
| 4.3.2 模型设计 | 第52-54页 |
| 4.4 相关模型对比分析实验 | 第54-58页 |
| 4.4.1 历史实体内容分类数据集 | 第54-56页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第56-57页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |