面向中文问答系统问题分析与答案抽取方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 本文主要研究工作 | 第11-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第15-23页 |
| 2.1 前言 | 第15页 |
| 2.2 主题模型研究综述 | 第15-19页 |
| 2.2.1 经典主题模型的相关研究 | 第15-17页 |
| 2.2.2 短文本主题模型的相关研究 | 第17-18页 |
| 2.2.3 动态主题模型的相关研究 | 第18-19页 |
| 2.3 答案抽取研究综述 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于统计方法的答案抽取模型研究综述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于神经网络的答案抽取模型研究综述 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 CTM主题模型 | 第23-31页 |
| 3.1 前言 | 第23页 |
| 3.2 CTM主题模型 | 第23页 |
| 3.3 ExtendedLDA主题模型 | 第23-25页 |
| 3.4 IBTM主题模型 | 第25-28页 |
| 3.5 主题选择 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 主题焦点词扩展 | 第31-39页 |
| 4.1 前言 | 第31页 |
| 4.2 基于词性特征组合的主题焦点词扩展算法 | 第31-34页 |
| 4.2.1 词性特征分析 | 第31-33页 |
| 4.2.2 基于词性组合的关键词扩展算法 | 第33-34页 |
| 4.3 基于同义词词库的主题焦点词扩展算法 | 第34-37页 |
| 4.3.1 构建同义词词库 | 第35页 |
| 4.3.2 基于同义词词库的关键词扩展算法 | 第35-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 实验与分析 | 第39-47页 |
| 5.1 前言 | 第39页 |
| 5.2 语料说明及实验环境 | 第39-40页 |
| 5.3 实验评估方法和基准模型 | 第40-41页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 基于Bi-LSTM的答案抽取模型 | 第47-59页 |
| 6.1 前言 | 第47页 |
| 6.2 基于Bi-LSTM的答案抽取模型 | 第47-48页 |
| 6.3 Bi-LSTM神经网络层 | 第48-50页 |
| 6.4 CNN神经网络层 | 第50-52页 |
| 6.5 注意力机制 | 第52页 |
| 6.6 实验 | 第52-57页 |
| 6.6.1 实验数据集 | 第52-54页 |
| 6.6.2 评估方法和基准模型 | 第54-56页 |
| 6.6.3 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 6.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
