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面向经济责任审计的知识问答技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 经济责任审计研究现状第10-11页
        1.2.2 知识问答系统研究现状第11-13页
    1.3 论文主要研究内容第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第2章 相关理论及技术第15-24页
    2.1 问答库构建第15-19页
        2.1.1 文本预处理第15-17页
        2.1.2 领域词判定第17-19页
    2.2 答案检索第19-23页
        2.2.1 问句纠错第20-21页
        2.2.2 卷积神经网络第21-23页
        2.2.3 相似度计算第23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 经济责任审计领域问答库构建第24-39页
    3.1 领域问答库组织结构第24-25页
    3.2 领域词库构建第25-35页
        3.2.1 数据来源第25-26页
        3.2.2 基于网络爬虫的领域词获取第26-31页
        3.2.3 基于逻辑回归的领域词判定算法第31-35页
    3.3 领域FAQ库构建第35-38页
        3.3.1 数据来源第35页
        3.3.2 数据获取第35-37页
        3.3.3 问答对生成第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 经济责任审计知识问答答案检索第39-48页
    4.1 答案检索流程第39页
    4.2 多维度问句纠错算法第39-42页
        4.2.1 基于贝叶斯方法的拼写纠错第40-41页
        4.2.2 基于拼音音节的编辑距离计算优化第41-42页
        4.2.3 基于N-Gram语言模型的纠错第42页
    4.3 基于卷积神经网络的问句匹配算法第42-47页
        4.3.1 卷积神经网络结构第43-45页
        4.3.2 词汇网络权重技术第45-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 经济责任审计知识问答技术验证第48-54页
    5.1 知识问答系统框架第48-49页
    5.2 实验环境和方案第49页
    5.3 实验结果及分析第49-53页
        5.3.1 评估指标第49-50页
        5.3.2 领域词判定算法验证第50-51页
        5.3.3 答案检索算法验证第51-53页
    5.4 本章小结第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-60页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第60-61页
致谢第61页

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