文本主题建模技术研究与实现
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文本主题建模技术研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-18页
1.1 研究背景及研究意义
第10-13页
1.2 国内外研究现状
第13-15页
1.3 论文主要研究内容
第15-16页
1.4 论文组织结构
第16-18页
第二章 相关理论和技术介绍
第18-28页
2.1 文本预处理
第18-20页
2.1.1 数据获取
第18-19页
2.1.2 数据预处理
第19-20页
2.2 LDA模型工作原理
第20-25页
2.2.1 LDA模型工作原理
第21-22页
2.2.2 LDA模型参数估计介绍
第22-25页
2.3 Word2vec模型工作原理
第25-27页
2.3.1 CBOW模型
第25-26页
2.3.2 Skip-gram模型
第26-27页
2.4 本章小结
第27-28页
第三章 基于语义信息融合的主题建模方法研究
第28-42页
3.1 背景介绍
第28-29页
3.2 融合语义信息的LDA模型
第29-35页
3.2.1 狄利克雷先验分布
第29-31页
3.2.2 BERT模型原理
第31-33页
3.2.3 基于BERT的先验潜在狄利克雷分布
第33-35页
3.3 实验与分析
第35-41页
3.3.1 主题词选择
第35页
3.3.2 主题一致性评估
第35-36页
3.3.3 实验分析
第36-41页
3.4 本章小结
第41-42页
第四章 基于语义拓展的主题建模方法研究
第42-51页
4.1 背景介绍
第42-43页
4.2 基于语义拓展的文本主题模型
第43-46页
4.2.1 Word2vec模型预训练
第43-45页
4.2.2 基于Word2vec模型的短文本主题建模方法
第45-46页
4.3 实验与分析
第46-50页
4.4 本章小结
第50-51页
第五章 短文本分类算法设计与实现
第51-61页
5.1 短文本分类的方案
第51-56页
5.1.1 软硬件环境
第51页
5.1.2 实验数据集
第51-53页
5.1.3 短文本分类仿真系统设计
第53-54页
5.1.4 仿真流程
第54-56页
5.2 仿真结果分析
第56-60页
5.2.1 实验相关参数的确定
第57-58页
5.2.2 实验结果分析
第58-60页
5.3 本章小结
第60-61页
第六章 总结与展望
第61-64页
6.1 本文总结
第61-62页
6.2 未来工作展望
第62-64页
参考文献
第64-69页
致谢
第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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