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基于LSTM-RNN的语言模型在K12英语题目中的自动化校验研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 问题的提出第14页
    1.3 研究目的与意义第14-16页
        1.3.1 研究目标第14-15页
        1.3.2 研究意义第15-16页
    1.4 研究内容与问题第16-17页
        1.4.1 研究内容第16页
        1.4.2 研究问题第16-17页
    1.5 研究过程第17页
    1.6 论文的创新与独特之处第17-18页
    1.7 论文的框架结构第18-20页
第2章 相关研究现状第20-28页
    2.1 项目反应理论第20-21页
        2.1.1 项目反应理论第20页
        2.1.2 信息量与信息函数第20-21页
    2.2 自适应测试和个性化练习第21-24页
        2.2.1 计算机化自适应测试(CAT)第21-23页
        2.2.2 个性化练习简介第23-24页
    2.3 国内外研究现状第24-28页
        2.3.1 国内研究现状第24-25页
        2.3.2 国外研究现状第25-28页
第3章 语言模型的提出第28-39页
    3.1 词向量的选择第29-33页
        3.1.1 一位有效编码的应用与优劣第29-31页
        3.1.2 词向量的应用与优劣第31-33页
    3.2 神经网络的选择第33-39页
        3.2.1 普通循环神经网络的优劣第33-35页
        3.2.2 长短期记忆循环神经网络的优劣第35-39页
第4章 模型的工程化实现第39-61页
    4.1 获取训练语料的高性能爬虫第39-44页
        4.1.1 爬虫获取语料对象选择第39-40页
        4.1.2 高性能爬虫的技术选型第40-42页
        4.1.3 高性能爬虫开发工程流程第42-44页
    4.2 操作大型数据集的数据清洗第44-49页
        4.2.1 清洗的原型数据述第45页
        4.2.2 数据取引擎开发工程流程第45-49页
    4.3 NLTK特征提取第49-52页
        4.3.1 NLTK应用方式选择第49-50页
        4.3.2 NLTK取音素工程流程第50-52页
    4.4 word2vec应用开发工程流程第52-56页
    4.5 LSTM-RNN工程流程第56-61页
第5章 语言模型输出结果讨论及应用第61-68页
    5.1 LSTM-RNN最终输出结果讨论第61-65页
        5.1.1 样例数据展示第61-62页
        5.1.2 效果分析及实际应用第62-65页
    5.2 可能存在的问题及解决方案第65-68页
第6章 总结与展望第68-72页
    6.1 研究总结第68-69页
    6.2 研究局限第69-70页
    6.3 研究展望第70-72页
参考文献第72-76页
后记第76页

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