基于自然语言处理的隐患分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 研究内容和论文结构 | 第12-13页 |
| 2 相关技术概述 | 第13-24页 |
| 2.1 自然语言处理之Jieba | 第13-14页 |
| 2.2 CNN卷积神经网络 | 第14-18页 |
| 2.3 TensorFlow开源机器学习框架 | 第18-22页 |
| 2.4 Python语言和NumPY计算库 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 系统分析与设计 | 第24-41页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第24-26页 |
| 3.2 系统总体功能架构设计 | 第26页 |
| 3.3 主要功能模块设计 | 第26-39页 |
| 3.4 数据结构设计 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 系统实现 | 第41-62页 |
| 4.1 系统开发与运行环境 | 第41页 |
| 4.2 数据预处理模块实现 | 第41-48页 |
| 4.3 数据分析模块实现 | 第48-54页 |
| 4.4 分析结果展示模块实现 | 第54-59页 |
| 4.5 测试 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 感谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
