词向量语义模型研究及在主题爬虫系统中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容与目标 | 第11页 |
| 1.3 论文的章节说明 | 第11-13页 |
| 第2章 语言模型及向量表示方法 | 第13-18页 |
| 2.1 自然语言处理技术 | 第13-14页 |
| 2.2 统计语言模型 | 第14-15页 |
| 2.3 分布假说及分布表示 | 第15页 |
| 2.4 基于矩阵的分布表示 | 第15-16页 |
| 2.5 基于聚类的分布表示 | 第16-17页 |
| 2.6 基于神经网络的分布表示 | 第17页 |
| 2.7 总结与比较 | 第17-18页 |
| 第3章 词向量介绍与实验 | 第18-30页 |
| 3.1 历史发展 | 第18-20页 |
| 3.2 词向量模型Word2Vec | 第20-24页 |
| 3.3 词向量模型GloVe | 第24-25页 |
| 3.4 试验及分析 | 第25-30页 |
| 3.4.1 评价方法 | 第25-26页 |
| 3.4.2 实验环境和配置 | 第26-27页 |
| 3.4.3 实验流程 | 第27-28页 |
| 3.4.4 实验结果 | 第28-29页 |
| 3.4.5 实验结论 | 第29-30页 |
| 第4章 基于PMI和上下文的相关词推荐 | 第30-36页 |
| 4.1 直接预测相关词 | 第30-32页 |
| 4.2 PMI词表 | 第32-35页 |
| 4.2.1 PMI词表介绍 | 第33-34页 |
| 4.2.2 计算词表过程 | 第34-35页 |
| 4.3 词向量联合PMI预测相关词 | 第35-36页 |
| 第5章 词向量语义模型在主题爬虫中的应用 | 第36-52页 |
| 5.1 爬虫系统设计与实现 | 第37-41页 |
| 5.1.1 系统组成模块与架构 | 第37-38页 |
| 5.1.2 关键模块实现说明 | 第38-39页 |
| 5.1.3 爬虫运行流程 | 第39-41页 |
| 5.2 试验及分析 | 第41-52页 |
| 5.2.1 评价指标 | 第41-43页 |
| 5.2.2 实验设置及结果 | 第43-45页 |
| 5.2.3 实验结果对比 | 第45-50页 |
| 5.2.4 实例分析 | 第50页 |
| 5.2.5 实验结论 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历 | 第58页 |
