基于分布式表示的汉语问答系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 相关工作研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 分布式表示学习研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 知识库构建的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于知识库问答的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文组织 | 第19-21页 |
| 第2章 分布式表示学习研究 | 第21-32页 |
| 2.1 词的分布式表示学习 | 第21-26页 |
| 2.1.1 基于矩阵分解的方法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于神经网络的方法 | 第22-24页 |
| 2.1.3 Word2Vec工具研究 | 第24-26页 |
| 2.2 短语的分布式表示学习 | 第26-29页 |
| 2.2.1 Skip-gram短语模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 泛化的短语模型 | 第27-28页 |
| 2.2.3 词的有机组合模型 | 第28-29页 |
| 2.3 句子的分布式表示学习 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 知识库构建研究 | 第32-43页 |
| 3.1 语义知识库研究 | 第32-37页 |
| 3.1.1 WordNet | 第32-33页 |
| 3.1.2 Freebase和DBpedia | 第33-36页 |
| 3.1.3 汉语语义知识库 | 第36-37页 |
| 3.1.4 知识库小结 | 第37页 |
| 3.2 知识库构建方法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 语义的知识表示 | 第37-38页 |
| 3.2.2 语义知识抽取 | 第38-39页 |
| 3.2.3 知识库构建小结 | 第39页 |
| 3.3 本系统的知识库的构建 | 第39-42页 |
| 3.3.1 百度百科中地理数据 | 第39-40页 |
| 3.3.2 抽取地理相关知识 | 第40-42页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于知识库分布式问答研究 | 第43-53页 |
| 4.1 基于分布式表示的问答框架 | 第43-45页 |
| 4.1.1 基于知识库问答一般框架 | 第43-44页 |
| 4.1.2 系统设计和实现 | 第44-45页 |
| 4.2 问题和候选答案的语义表示 | 第45-47页 |
| 4.3 神经网络的训练和实现 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 实验数据及设置 | 第48-50页 |
| 4.4.2 实验结果及其分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 问答的预测和演示 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
