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摘 要
ABSTRACT
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于单一网络的文本生成技术
1.2.2 基于生成对抗网络框架的生成技术
1.2.3 结合强化学习与生成对抗网络的文本生成技术
1.2.4 现有研究的不足之处
1.3 本文研究内容
1.4 本文组织结构
第2章 文本生成相关工作与技术
2.1 循环神经网络文本生成
2.2 卷积神经网络特征提取算法
2.3 生成对抗网络框架
2.4 强化学习参数调节
2.5 本章小结
第3章 结合强化学习的文本生成模型
3.1 基于生成对抗网络框架构建文本生成模型
3.2 基于强化学习技术改进生成器网络
3.3 实验过程与结果分析
3.3.1 数据集介绍
3.3.2 实验环境与评价指标
3.3.3 实验设计与结果分析
3.4 本章小结
第4章 结合分层强化学习的文本生成模型
4.1 生成对抗网络的反馈信息不足问题
4.2 对生成对抗网络的改进
4.2.1 卷积神经网络对判别器网络的改进
4.2.2 分层强化学习对生成器网络的改进
4.3 基于循环神经网络的模型预训练
4.4 改进后模型的整体结构
4.5 实验过程与结果分析
4.6 本章小结
结 论
参考文献
附录
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致谢
哈尔滨工业大学;
