基于LSTM的自然语言生成技术研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 自然语言生成技术概述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于数据驱动的自然语言生成方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于神经网络的自然语言生成方法 | 第14-16页 |
| 1.3 人机对话系统的自然语言生成概述 | 第16-19页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第19-23页 |
| 第二章 基础知识 | 第23-33页 |
| 2.1 多层感知机 | 第23-26页 |
| 2.1.1 前向过程 | 第24-25页 |
| 2.1.2 输出层 | 第25-26页 |
| 2.2 循环神经网络 | 第26-29页 |
| 2.2.1 前向过程 | 第27-28页 |
| 2.2.2 双向网络 | 第28-29页 |
| 2.3 长短时记忆网络 | 第29-31页 |
| 2.3.1 网络结构 | 第29-30页 |
| 2.3.2 形式化描述 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于LSTM的自然语言生成模型 | 第33-53页 |
| 3.1 基于LSTM的自然语言生成模型 | 第33-34页 |
| 3.2 改进的基于LSTM的自然语言生成模型 | 第34-43页 |
| 3.2.1 模型结构 | 第35-36页 |
| 3.2.2 编码过程 | 第36-40页 |
| 3.2.3 解码过程 | 第40-42页 |
| 3.2.4 重排序过程 | 第42-43页 |
| 3.3 实验设计 | 第43-47页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 3.3.2 模型参数 | 第45页 |
| 3.3.3 评估标准 | 第45-47页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 3.4.1 BLEU4评估分析 | 第47-49页 |
| 3.4.2 Err评估分析 | 第49-50页 |
| 3.4.3 文本多样性分析 | 第50-51页 |
| 3.4.4 数据稀疏性分析 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 会议室预订人机对话系统实现 | 第53-63页 |
| 4.1 系统设计背景与需求分析 | 第53-54页 |
| 4.2 体系结构与接口定义 | 第54-58页 |
| 4.3 功能测试 | 第58-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
