基于Deep Learning的领域概念抽取方法研究



基于Deep Learning的领域概念抽取方法研究

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基于Deep Learning的领域概念抽取方法研究

论文目录
附表	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-11页
目录	第11-13页
第1章绪论	第13-17页
· 研究背景和意义	第13-14页
· 领域概念抽取的应用	第14-15页
· 本文的主要工作	第15-16页
· 本文的组织结构	第16页
· 本章小结	第16-17页
第2章国内外研究现状	第17-23页
· 方法概述	第17-21页
· 基于规则的方法	第17-18页
· 基于统计的方法	第18-20页
· 规则和统计相结合的方法	第20-21页
· 现有研究的不足	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章神经网络与DEEP LEARNING	第23-40页
· 神经网络	第23-30页
· 人工神经网络简介	第23页
· BP神经网络模型定义	第23-27页
· BP神经网络的训练	第27-30页
· DEEP LEARNING	第30-40页
· Deep Learning简介	第30-31页
· Deep Learning与神经网络的关系	第31-33页
· Deep Learning基本思想和常用方法	第33-34页
· 限制玻尔兹曼机	第34-40页
第4章基于DEEP LEARNING的领域概念抽取算法	第40-49页
· 领域概念抽取中的分类问题	第40-41页
· DLDoC算法总体流程	第41-42页
· 训练模块	第42-48页
· 样本提取	第42-43页
· 特征提取	第43-46页
· DN模型训练	第46-48页
· 测试模块	第48页
· 本章小结	第48-49页
第5章实验与分析	第49-59页
· 数据集与评测指标	第49-50页
· 实验软硬件环境	第50页
· 实验结果与分析	第50-58页
· BP神经网络模型的实验	第50-54页
· DN深度网络模型的实验	第54-55页
· 与其他分类方法的实验对比	第55-58页
· 本章小结	第58-59页
第6章总结与展望	第59-61页
· 全文工作总结	第59页
· 下一步工作和展望	第59-61页
附录一作者攻读硕士学位期间参与的科研项目	第61页
附录二作者攻读硕士学位期间申请的专利	第61页
附录三作者攻读硕士学位期间获得的软件著作权	第61-62页
参考文献	第62-67页
后记	第67 页

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