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基于神经网络的藏文律诗生成研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第6-11页
    1.1 课题研究背景及意义第6-7页
    1.2 国内外研究现状第7-9页
    1.3 主要研究内容和创新点第9-10页
    1.4 本文组织结构第10-11页
第2章 TPG语料与藏文词向量第11-24页
    2.1 TPG语料库建设第11-13页
    2.2 词向量的原理与分析第13-19页
        2.2.1 词向量基本概念第13-14页
        2.2.2 CBOW模型第14-17页
        2.2.3 Skip-Gram模型第17-19页
    2.3 藏文词向量实验第19-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于神经网络的藏文律诗生成第24-35页
    3.1 序列到序列模型第24-31页
        3.1.1 RNN模型第24-27页
        3.1.2 LSTM模型第27-28页
        3.1.3 编码器解码器模型第28-30页
        3.1.4 注意力机制第30-31页
    3.2 TPG模型的框架第31-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第4章 实验结果及分析第35-49页
    4.1 评价标准第35-38页
        4.1.1 BLEU值第35-36页
        4.1.2 ROUGE值第36-37页
        4.1.3 困惑度第37-38页
    4.2 超参选择实验第38-45页
        4.2.1 RNN、LSTM和GRU对比实验第38-39页
        4.2.2 藏文音节向量维度对比实验第39-41页
        4.2.3 Dropout对比实验第41-43页
        4.2.4 激活函数对比实验第43-45页
    4.3 分析实验结果第45-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
    5.1 工作总结第49-50页
    5.2 研究展望第50-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第56页

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