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基于搜索引擎的问答系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究内容和目标第12-13页
    1.3 论文组织结构第13-14页
第二章 相关技术及理论第14-31页
    2.1 HIT_LTP第14-17页
        2.1.1 中文分词第14-15页
        2.1.2 词性标注第15-16页
        2.1.3 命名实体识别第16-17页
        2.1.4 语法解析第17页
    2.2 词向量表示第17-22页
        2.2.1 word2vector第18-20页
        2.2.2 多粒度词嵌入第20-22页
    2.3 问题分类第22-26页
        2.3.1 基于贝叶斯原理的问题分类模型第22-23页
        2.3.2 基于句法结构分析的问题分类模型第23-24页
        2.3.3 基于卷积神经网的句子分类模型第24-26页
    2.4 问答对匹配第26-30页
        2.4.1 基于词嵌入的关联模型第27-28页
        2.4.2 基于注意力的问答对匹配模型第28-30页
    2.5 小结第30-31页
第三章 基于搜索引擎的问答系统的需求分析第31-33页
    3.1 功能需求第31-32页
        3.1.1 前端Web服务第31页
        3.1.2 后台功能划分第31-32页
    3.2 性能需求第32页
    3.3 小结第32-33页
第四章 基于搜索引擎的问答系统的设计第33-41页
    4.1 系统总体架构概述第33页
    4.2 Web服务模块第33-35页
        4.2.1 前端页面第34页
        4.2.2 Servlet第34-35页
    4.3 信息检索模块第35-36页
    4.4 问题分析模块第36-37页
        4.4.1 问题类别体系第36页
        4.4.2 特征工程概述第36-37页
        4.4.3 问题分类模型的设计第37页
    4.5 答案抽取模块第37-38页
    4.6 答案合并模块第38-39页
    4.7 答案排序模块第39-40页
        4.7.1 特征工程概述第39页
        4.7.2 问答匹配模型的设计第39-40页
    4.8 小结第40-41页
第五章 算法的设计第41-55页
    5.1 MGE融合模型第41-44页
        5.1.1 符号定义第41页
        5.1.2 MGE模型第41-44页
    5.2 MGE-CQC算法第44-48页
        5.2.1 符号定义第44页
        5.2.2 MGE-CQC算法的设计第44-46页
        5.2.3 实验评估第46-48页
    5.3 MQAMA算法第48-54页
        5.3.1 符号定义第48页
        5.3.2 MQAMA算法的设计第48-52页
        5.3.3 实验评估第52-54页
    5.4 小结第54-55页
第六章 基于搜索引擎的问答系统的实现第55-61页
    6.1 Web服务模块的具体实现第55-56页
    6.2 信息检索模块的具体实现第56-57页
    6.3 问题分析模块的具体实现第57-58页
        6.3.1 问句预处理第57-58页
        6.3.2 问题分类第58页
    6.4 答案排序模块的具体实现第58-60页
    6.5 小结第60-61页
第七章 系统的测试第61-65页
    7.1 测试环境第61页
    7.2 系统评估第61-62页
        7.2.1 功能测试第61-62页
        7.2.2 性能测试第62页
    7.3 系统效果演示第62-64页
    7.4 小结第64-65页
第八章 结束语第65-67页
    8.1 总结第65-66页
    8.2 未来工作第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
攻读硕士学位期间发表和录用的论文第71页

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