基于卷积神经网络的文档库自动问答模型研究

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景和意义

1．2国内外研究现状

1．2．2答案选择的研究现状

1．3本文主要研究内容

1．4本文结构安排

第二章文档库自动问答的相关理论与技术

2．1文档库介绍

2．2 TF-IDF与向量空间模型

2．3文本表示模型

2．3．1词向量技术

2．3．2语言模型

2．3．3神经网络语言模型

2．4排序学习

2．5深度学习与神经网络

2．5．1前馈神经网络

2．5．2卷积神经网络

2．5．3循环神经网络

2．5．4注意力机制

2．6本章小结

第三章结合多元特征的注意力卷积神经网络模型

3．1基于文档库自动问答问题描述

3．2．1模型结构

3．3．2词嵌入层

3．3．3卷积层

3．3．4池化层

3．3．5计算相关度得分

3．3结合多元特征的注意力卷积神经网络模型结构

3．4词语向量化模块

3．4．1文档对词嵌入层

3．4．2添加重叠信息、位置信息、逆向文档频率特征

3．5句子向量化模块

3．5．1基于卷积神经网络的句子向量化

3．5．2卷积层与多重卷积核

3．5．3注意力池化层

3．6评分计算模块

3．7本章小结

第四章实验设计及结果分析

4．2实验设计

4．2．1实验数据集介绍

4．2．2实验训练过程

4．2．3实验环境及实验参数

4．3实验结果及分析

4．3．1普通CNN语义计算模型结果分析

4．3．2基于注意力机制的卷积神经网络模型结果分析

4．3．3添加单一特征结果分析

4．3．4添加多元特征结果分析

4．4本章小结

第五章总结与展望

5．2未来的工作与展望

参考文献

致谢