| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 无监督预测学习方法 | 第9页 |
| 1.2.2 组合函数方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 神经网络方法 | 第10-11页 |
| 1.2.4 混合方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-22页 |
| 2.1 文本预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 中文文本预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 英文文本预处理 | 第15页 |
| 2.2 词嵌入表示与学习 | 第15-18页 |
| 2.2.1 独热表示 | 第15-16页 |
| 2.2.2 分布表示 | 第16页 |
| 2.2.3 词嵌入学习算法 | 第16-18页 |
| 2.3 句法分析 | 第18-19页 |
| 2.4 句子嵌入表示评价方法 | 第19-22页 |
| 第三章 融合句法信息的句子嵌入表示学习方法 | 第22-49页 |
| 3.1 句子嵌入表示学习方法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 主要思路 | 第22页 |
| 3.1.2 SynTree-WordVec融合原理 | 第22-25页 |
| 3.1.3 SynTree-WordVec融合框架 | 第25-26页 |
| 3.2 实验设置 | 第26-34页 |
| 3.2.1 参数说明 | 第26-30页 |
| 3.2.2 参数调节 | 第30-32页 |
| 3.2.3 数据集 | 第32-34页 |
| 3.2.4 词向量 | 第34页 |
| 3.2.5 评价方法 | 第34页 |
| 3.3 参数分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 英文参数分析 | 第34-36页 |
| 3.3.2 中文参数分析 | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第38-49页 |
| 3.4.1 对比实验说明 | 第39页 |
| 3.4.2 英文文本实验结果分析 | 第39-44页 |
| 3.4.3 中文文本实验结果分析 | 第44-48页 |
| 3.4.4 实验总结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于句子嵌入表示的科技奖励申报文本重复性检测方法 | 第49-58页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 科技奖励申报文本重复性检测方法 | 第49-50页 |
| 4.3 科技奖励申报文本重复性检测系统设计 | 第50-53页 |
| 4.3.1 数据预处理模块 | 第50-51页 |
| 4.3.2 句子嵌入计算模块 | 第51-53页 |
| 4.4 系统实现及结果分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 系统界面 | 第53-54页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第54-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 个人简历读研期间参与的科研工作与取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
