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智能客服问答系统关键算法研究及应用

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 课题的研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 论文主要工作第10-11页
    1.4 论文组织结构第11-12页
第二章 智能客服系统的关键技术第12-19页
    2.1 问句预处理技术第12-13页
        2.1.1 分词第12-13页
        2.1.2 停用词第13页
        2.1.3 词性标注第13页
    2.2 特征词的提取和表示第13-15页
        2.2.1 特征词的提取第13-14页
        2.2.2 VSM模型第14-15页
    2.3 分类技术第15-16页
        2.3.1 朴素贝叶斯算法第15页
        2.3.2 决策树算法第15-16页
        2.3.3 支持向量机第16页
    2.4 聚类技术第16-18页
        2.4.1 k-means聚类算法第17页
        2.4.2 层次聚类算法第17页
        2.4.3 SOM聚类算法第17-18页
    2.5 相似度技术第18页
    2.6 本章小结第18-19页
第三章 基于朴素贝叶斯和K-Means结合的文本分类方法第19-30页
    3.1 k-means聚类算法第19-21页
        3.1.1 算法思想第19-20页
        3.1.2 距离测度方法第20-21页
    3.2 朴素贝叶斯分类算法第21-23页
        3.2.1 贝叶斯定理第21-22页
        3.2.2 朴素贝叶斯分类第22-23页
    3.3 朴素贝叶斯和k-means混合分类算法第23-26页
        3.3.1 方法的提出第23-24页
        3.3.2 方法描述第24-25页
        3.3.3 方法的实现第25-26页
    3.4 实验结果与分析第26-29页
        3.4.1 最佳聚类数K的实验分析第26-27页
        3.4.2 准确度的实验分析第27-28页
        3.4.3 时间复杂度的实验分析第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第四章 基于SimHash的混合问句相似度算法第30-41页
    4.1 基于SimHash的混合句子相似度第30-36页
        4.1.1 问句相似度概述第30-31页
        4.1.2 问句相似度算法第31-32页
        4.1.3 基于SimHash相似度第32-34页
        4.1.4 基于语义与语序的相似度第34-36页
    4.2 实验与结果分析第36-39页
        4.2.1 SimHash的海明距离阈值的实验分析第36-38页
        4.2.2 基于语义与语序相似度的权值α的实验分析第38-39页
        4.2.3 关于结果准确度的实验分析第39页
    4.3 小结第39-41页
第五章 智能客服问答系统设计与实现第41-58页
    5.1 需求分析第41-44页
        5.1.1 知识库整理模块第41-42页
        5.1.2 系统维护模块第42-43页
        5.1.3 用户查询模块第43-44页
    5.2 系统总体设计第44-47页
        5.2.1 关键词设计第45-46页
        5.2.2 问答对设计第46-47页
        5.2.3 用户信息设计第47页
    5.3 系统详细设计第47-51页
        5.3.1 知识库整理第48-49页
        5.3.2 系统维护第49-50页
        5.3.3 用户查询第50-51页
    5.4 智能客服问答系统实现第51-55页
        5.4.1 知识库整理第51-54页
        5.4.2 系统维护第54页
        5.4.3 用户查询第54-55页
    5.5 实验与结果分析第55-57页
        5.5.1 实验环境第55-56页
        5.5.2 评价指标第56页
        5.5.3 结果分析第56-57页
    5.6 小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
    6.1 工作总结第58页
    6.2 工作展望第58-60页
参考文献第60-63页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第63-64页
致谢第64页

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